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[新聞翻譯] 谷歌的神經網絡翻譯(二)

[新聞翻譯] 谷歌的神經網絡翻譯(二)

  

  對應的模式

  “這個系統通過不斷地學習來尋找源語言波形圖與書面譯文之間的相互對應關系。”加拿大蒙特利爾大學的Dzmitry Bahdanau解釋道。他本人并沒有參與這個項目。

  經過學習期以后,谷歌的這個系統對西班牙語-英語的翻譯要比先將西班牙語語音轉錄成文字再進行翻譯要好得多。這個結果是通過BLEU得分來進行評估的。BLEU通過比較機器翻譯與專業譯員翻譯之間的差別大小來判斷機器翻譯的準確性。

  在翻譯那些使用人數不多的語言時,這套系統會特別有用,英國愛丁堡大學的Sharon Goldwater稱。

  比如,國際災難救援隊可以通過它在短時間內生成一套翻譯系統,用來與被救人員進行溝通。Goldwater舉例說,2010年海地地震時就沒有海地奧爾語的翻譯軟件。

  而現在,Goldwater的小組正利用類似的方法來翻譯Arapaho語和Ainu語。Arapaho語在美國原住民部落Arapaho中使用,使用人數只有1000來人。而Ainu語只在日本有為數不多的人在使用。

  

  (來源:https://www.newscientist.com/article/2126738-google-uses-neural-networks-to-translate-without-transcribing/)

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(本翻譯文章僅供翻譯學習交流,禁止用于任何商業用途。)

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