facebook的翻譯現在完全由人工智慧提供支援
每天，Facebook都會進行大約45億次自動翻譯——截至昨天，這些翻譯都是用神經網路處理的。以前，這家社交網站使用的是更簡單的基於短語的機器翻譯模式，但現在改用了更先進的方法。”“為使用Facebook的20億人創造無縫、高度準確的翻譯體驗是困難的，”該公司在部落格中解釋說我們需要同時考慮上下文、俚語、拼寫錯誤、縮寫和意圖。”
新舊體制的最大區別在於註意力的廣度。當基於短語的系統逐字翻譯句子時，或者透過檢視短短語，神經網路一次考慮整個句子。他們使用一種特殊的機器學習元件（稱為LSTM或長-短期記憶網路）來實現這一點。
好處很明顯。比較這兩個來自Facebook的土耳其語到英語翻譯的例子。最上面的一個來自舊的基於短語的系統，最下麵的一個來自新的系統。你可以看到如何考慮句子的完整上下文產生更準確的結果。
該公司表示：“與基於短語的系統相比，新系統在所有語言中的BLEU（一種廣泛使用的衡量機器翻譯準確性的指標）平均相對增長了11%。”。
當一個句子中的一個單詞在目標語言中沒有直接對應的翻譯時，神經系統會為未知單詞生成一個佔位符。這個詞的翻譯會在一種內部詞典中搜索，該詞典是根據Facebook的培訓資料建立的，未知詞會被替換。這使得類似“tmrw”這樣的縮寫詞可以被翻譯成它們的本意——“明天”
該公司表示：“神經網路開闢了許多未來的發展道路，與新增更多的上下文相關，比如一張照片配上一篇文章的文字，以創造更好的譯文。”我們也開始探索可以翻譯許多不同語言方向的多語言模式。”
- 發表於 2021-05-29 08:14
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