Китайская компания ByteDance выпустила собственный инструментарий для перевода |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-01-22 21:42 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: |
|