Систему высокоточного машинного перевода представила компания Google

Систему высокоточного машинного перевода представила компания Google

Новая система машинного перевода, разработанная специалистами по искусственному интеллекту компании Google, базируется на принципах глубокого обучения Neural Machine Translation (NMTS) и позволяет обеспечить высокую точностью.

Точность машинного перевода была достигнута за счет внедрения параллельного вычисления на графических процессорах и большого количества текстовых баз данных на разных языках. Система машинного перевода Google Translate, в которой используются нейронные сети искусственного интеллекта, способна формировать обучающие выборки. Таким образом, при переводе учитывается не только значение фразы, но и ее контекст.

Рекуррентные нейронные сети "помнят" ранее введеную информацию и учитывают ее при подготовке перевода. Более того, программистам не потребуется заранее указывать правила сочетаемости слов друг с другом, нейронная сеть искусственного интеллекта научится этому самостоятельно, благодаря расширенной базе готовых текстов.

Отличительной особенностью системы машинного перевода Google Translate является новая элементарная единица. В отличие от аналогичных систем здесь используются фрагменты слов, в частности более 32 тысяч элементов языковых форм, что позволяет сбалансировать универсальность и точность перевода, а также увеличить скорость вычислений и обучения нейронной сети.

Использование более мелких элементарных единиц сделает возможным качественный перевод идиом, фразеологизмов и других понятий, которых нет в традиционных словарях, создавая, например, транслитерацию. В то время как, перевод целых слов приводит к искажению суффиксов и флексий, которые чрезвычайно важны для точного понимания текста. Как отмечают разработчики, новый алгоритм уменьшит количество ошибок перевода минимум на 60%.

Технология глубокого обучения NMTS, по утверждению авторов, существенно опережает классические методы машинного перевода. Кроме того, система сможет анализировать поведенческие привычки каждого пользователя и выдавать "индивидуализированный" перевод.

Источник: www.innoros.ru

Комментарии: