Китайская компания ByteDance выпустила собственный инструментарий для перевода

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


ByteDance, известная китайская интернет-компания, которой принадлежит такая популярная платформа, как TikTok, представила свою систему для автоматического перевода - NeurST (Neural Speech Translation Toolkit). Это инструментарий с открытым кодом для создания и обучения нейронных моделей по переводу с одного языка на другой. Он может использоваться как для письменного перевода, так и для перевода устной речи на одном языке в текст на другом.

Главная цель создания NeurST состояла в том, чтобы существенно продвинуться в исследованиях в области автоматического перевода. Этот инструментарий оснащен несколькими полезными функциями, включая редукцию данных, их предварительную обработку, распределенное обучение нейросети и оценку качества полученного перевода. Таким образом, как утверждают разработчики из ByteDance, NeurST позволяет получить самые современные варианты машинного перевода. Продукт уже можно опробовать. Ссылка на NeurST есть на GitHub.

Как правило, модели перевода речи построены по принципу каскадной системы и состоят из инструмента автоматического распознавания речи и подсистемы машинного перевода. Один из минусов такого принципа состоит в том, что система может допустить ошибки в транскрипции, а они в свою очередь неизбежно приведут к ошибкам в переводе. Комплексные системы перевода вроде NeurST обходят этап создания транскрипции и сокращают задержку по времени между получением информации и ее переводом.

Система мониторинга NeurST автоматически сохраняет всю итоговую информацию о потере смыслов при обучении нейронных моделей, о скорости обучения, а также мониторит показатели оценки. Разработчики NeurST уверены, что с помощью их продукта качество машинного перевода станет гораздо лучше, а опыт использования инструментария пригодится для создания новых переводческих программ.


Источник: arxiv.org

Комментарии: