他認為,雖然簡體中文、繁體中文有些溝通的字詞有著不同的意義,或不異的字已衍生出新的意義,但因簡體、繁體中文語法相同,在機械翻譯上仍採用一套系統,可視為專著名詞,透過學習建立資料庫來校訂。
曩昔,為翻譯肆意兩種說話,google需要建構多個分歧的翻譯系統,運算成本相當可觀。相較於曩昔的片語機器進修(pbmt),神經機器翻譯(nmt)僅需要較少的系統架構設計翻譯剛起頭推出神經機器翻譯時,這兩種翻譯體式格局的精準度不相上下。
其實不只簡體中文、繁體中文的語法不異,他透露,日文、韓文在機械翻譯上也可算是語法溝通,用統一套系統翻譯
留意 (attention)功能是為了每一步都產出准確的詞,解碼器將針對編碼中文向量裡最相關的英文單詞權重分布(weighted distribution)進行解碼。
為改良nmt翻譯品質,研究人員提出許多手藝來解決,這當中包孕透過模擬調校模子(externalalignment model) 處理罕有字詞、使用「注重」(attention)來對準輸入詞和輸出詞,以及將詞拆解成更小的單元以應對罕有字詞等。
簡立峰注釋,google翻譯有進修及資料庫的功能,不斷積累經驗,錯誤也是一種經驗,除非幾近所的人都在「修改建議」欄寫下如出一轍的錯誤,才會積非成是,但事實上這類情形其實不可能發生。
google神經機械翻譯(gnmt)將中文句子翻譯成英詞句子的進程,透過編碼器 (encoder),起首,gnmt將中文句子的每個單詞進行向量(vector)編碼,而每一個向量將顯示出今朝為止單詞被讀取到的所成心義。
在讀取完全句子後,解碼器(decoder)就會入手下手運作,一次產生一個英語句子中的一個詞。
google翻譯的發展曆程快速,10年前,google推出翻譯服務,並以片語式機械翻譯(phrase-basedmachine translation)作為主要運算體式格局。從過去僅支援幾種說話,到現在可支援103種說話,且每天翻譯跨越1400億個單詞,google翻譯的品質有了很大的進展。
數年前,google採用遞歸神經網絡(recurrentneural networks)將句子視為一個單元進行翻譯,之後的片語式機械翻譯方式(pbmt),則是將句子切割成單獨的字和詞組做自力翻譯。
他指出,機器進修是很重要的議題,各人在接洽google翻譯的進修功能之際,也會聯想到人工電腦alphago打敗真人世界棋王翻譯而今也有人提出讓alphago打alphago,進修能力可以更快的說法,就像是金庸小說「西嶽論劍」裡全真派的周伯通,用自己的左手和右手對打,使出的「擺佈互搏」翻譯
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