Neuronový strojový překlad

Neural Machine Translation ( NMT) je přístup ke strojovému překladu , který využívá velkou umělou neuronovou síť .  Liší se od metod strojového překladu založených na frázové statistice , které používají samostatně vyvinuté dílčí komponenty [1] .

Popis

Překladatelské služby od Google , Yandex , Microsoft a PROMT [2] již používají neuronový překlad. Google místo dříve používaných statistických metod používá Google Neural Machine Translation (GNMT). [3] Microsoft používá podobnou technologii pro překlad řeči (včetně Microsoft Translator a Skype Translator ). [4] The Harvard Natural Language Processing Group vydala OpenNMT, open source systém neuronového strojového překladu [5] . Yandex.Translate má hybridní model: statistický model i neuronová síť nabízejí své vlastní možnosti překladu. Poté technologie CatBoost , která je založena na strojovém učení , vybere nejlepší ze získaných výsledků [6] .

Modely NMT využívají hluboké učení a učení funkcí . Vyžadují pouze malé množství paměti ve srovnání s tradičními systémy statistického strojového překladu (SMT). Na rozdíl od tradičních translačních systémů jsou také všechny části modelu neurální translace trénovány společně (od konce ke konci), aby se maximalizovala účinnost překladu [7] [8] [9] .

Obousměrná rekurentní neuronová síť (RNN), také známá jako kodér , je používána neuronovou sítí ke kódování původní věty pro druhou rekurentní síť, známou také jako dekodér , která se používá k predikci slov v konečném jazyce [10 ] .

Viz také

Poznámky

  1. Wołk, Krzysztof; Marašek, Krzysztof. Neuronově založený strojový překlad pro doménu lékařských textů. Na základě textů letáku Evropské lékové agentury  (anglicky)  // Procedia Computer Science: journal. - 2015. - Sv. 64 , č. 64 . - str. 2-9 . - doi : 10.1016/j.procs.2015.08.456 .
  2. Neuronové sítě, offline překladače a konkurence. Technologie strojového překladu . Staženo 26. dubna 2019. Archivováno z originálu 26. dubna 2019.
  3. Lewis-Kraus, Gideon . The Great AI Awakening , The New York Times  (14. prosince 2016). Archivováno z originálu 5. května 2017. Staženo 4. května 2017.
  4. Microsoft Translator spouští překlady založené na neuronové síti pro všechny své řečové jazyky – Translator . Získáno 4. 5. 2017. Archivováno z originálu 10. 5. 2017.
  5. OpenNMT - Open-Source neurální strojový  překlad . opennmt.net . Získáno 22. března 2017. Archivováno z originálu 16. března 2017.
  6. Do Yandex.Translate-CNews byla zabudována fantazijní neuronová síť . Získáno 8. října 2017. Archivováno z originálu dne 8. října 2017.
  7. Kalchbrenner, Nal; Blunsom, Philip. Recurrent Continuous Translation Models  (neopr.)  // Proceedings of the Association for Computational Linguistics. — 2013.
  8. Sutskever, Ilya; Vinyals, Oriol; Le, Quoc Viet. Učení sekvence od sekvence s neuronovými sítěmi  (nedefinováno)  // NIPS. — 2014.
  9. Kyunghyun Cho; Bart van Merrienboer; Dzmitry Bahdanau & Yoshua Bengio (3. září 2014), O vlastnostech neuronového strojového překladu: přístupy kodéru a dekodéru, 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]. 

Odkazy