Neurális gépi fordítás

A Neural Machine Translation ( NMT) a gépi fordítás olyan megközelítése, amely nagy mesterséges neurális hálózatot használ .  Ez különbözik a frázisstatisztikán alapuló gépi fordítási módszerektől , amelyek külön kifejlesztett részösszetevőket használnak [1] .

Leírás

A Google , a Yandex , a Microsoft és a PROMT [2] fordítói szolgáltatásai már használnak neurális fordítást. A Google a Google Neural Machine Translation -t (GNMT) használja a korábban használt statisztikai módszerek helyett. [3] A Microsoft hasonló technológiát használ a beszédfordításhoz (beleértve a Microsoft Translator és a Skype Translator alkalmazást ). [4] A Harvard Natural Language Processing Group kiadott egy nyílt forráskódú neurális gépi fordítórendszert, az OpenNMT-t [5] . A Yandex.Translate hibrid modellel rendelkezik: mind a statisztikai modell, mind a neurális hálózat saját fordítási lehetőséget kínál. Ezt követően a gépi tanuláson alapuló CatBoost technológia választja ki a kapott eredmények közül a legjobbat [6] .

Az NMT modellek mély tanulást és jellemző tanulást használnak . A hagyományos statisztikai gépi fordítási (SMT) rendszerekhez képest csak kis mennyiségű memóriát igényelnek. Ezenkívül a hagyományos fordítási rendszerekkel ellentétben a neurális fordítási modell minden részét együtt (végpontokig) tanítják a fordítási hatékonyság maximalizálása érdekében [7] [8] [9] .

A kétirányú ismétlődő neurális hálózatot (RNN), más néven kódolót , a neurális hálózat az eredeti mondat kódolására használ egy második visszatérő hálózathoz, amelyet dekódernek is neveznek, és amely a végső nyelven lévő szavak előrejelzésére szolgál [10 ] .

Lásd még

Jegyzetek

  1. ↑ Wołk, Krzysztof; Marasek, Krzysztof. Neurális alapú gépi fordítás orvosi szövegtartományhoz. European Medicines Agency Leaflet Texts  (angol) alapján  // Procedia Computer Science: folyóirat. - 2015. - Kt. 64 , sz. 64 . - 2-9 . o . - doi : 10.1016/j.procs.2015.08.456 .
  2. ↑ Neurális hálózatok, offline fordítók és verseny. Gépi fordítási technológiák . Letöltve: 2019. április 26. Az eredetiből archiválva : 2019. április 26..
  3. ↑ Lewis-Kraus, Gideon . The Great Awakening , The New York Times  (2016. december 14.). Archiválva az eredetiből 2017. május 5-én. Letöltve: 2017. május 4.
  4. ↑ A Microsoft Translator neurális hálózat alapú fordításokat indít az összes beszédnyelvéhez – Translator . Letöltve: 2017. május 4. Az eredetiből archiválva : 2017. május 10.
  5. ↑ OpenNMT – nyílt forráskódú neurális gépi  fordítás . opennmt.net . Letöltve: 2017. március 22. Az eredetiből archiválva : 2017. március 16..
  6. ↑ Fantázia neurális hálózatot építettek be a Yandex.Translate-CNewsba . Letöltve: 2017. október 8. Az eredetiből archiválva : 2017. október 8..
  7. ↑ Kalchbrenner, Nal; Blunsom, Philip. Recurrent Continuous Translation Models  (neopr.)  // Proceedings of the Association for Computational Linguistics. — 2013.
  8. ↑ Sutskever, Ilja; Vinyals, Oriol; Le, Quoc Viet. Sorozat a szekvencia tanuláshoz neurális hálózatokkal  (undefined)  // NIPS. — 2014.
  9. ↑ Kyunghyun Cho; Bart van Merrienboer; Dzmitry Bahdanau és Yoshua Bengio (2014. szeptember 3.), A neurális gépi fordítás tulajdonságairól: Encoder–Decoder Approaches, arΧiv : 1409.1259 [cs.CL]. 
  10. ↑ Dmitrij Bahdanau; Cho Kyunghyun & Yoshua Bengio (2014), Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, arΧiv : 1409.0473 [cs.CL]. 

Linkek

 A gépi fordítás megközelítései