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自动翻译5年后媲美同传?

2020/07/13

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       通过计算机完成笔译和口译的自动翻译(又称机器翻译)的性能一直在提高。巧妙运用人工智能(AI)的第3代翻译算法已经问世,根据每个用户设定翻译模式的机制也取得进展,翻译的准确度显著提高。5年后有望实现媲美同声传译的性能。

 

       随着自动翻译消除语言的障碍,与外籍劳动者等海外人才沟通、跨境平台业务的拓展都将更加顺畅。

 

       2016年,谷歌在网上公开了采用深度学习的“神经机器翻译(NMT)”。在同一时期,微软和日本情报通信研究机构(NICT)也采用了神经机器翻译。此前主流的统计机器翻译采用以大量数据生成的统计模型,与之相比,神经机器翻译的准确度飞跃式提高。

 

       初期的神经机器翻译采用了属于深度学习之一的“递归神经网络(RNN)”。后来问世的是被称为“Transformer”的第2代算法,自2019年前后开始普及。

 

       Transformer纳入了名为“注意力机制”的AI机制,在确定一个单词的翻译结果时,会考虑应关注其前后的哪些单词。

 

       2017年涉足AI翻译服务的德国初创企业开发的“DeepL”也采用第2代神经机器翻译。虽然没有官方的比较数据,但DeepL被认为在日英互译方面达到了媲美谷歌最新版的顶尖水平准确度。

 

 

       日本情报通信研究机构在继Transformer之后的第3代神经机器翻译算法开发上拿出了时间表,最快将在2020年秋季引进。新技术的详细情况没有透露,但研究员隅田英一郎表示,“和Transformer相比,获得的译文和人工翻译范例的偏差更小更自然,学习数据量也有所减少”。新一代神经机器翻译的研究在海外也取得进展,隅田表示“主要的参与企业或将在明年之前改为新算法”。

 

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