Бюро переводов ooo-perevod.ru
Нижний Новгород
+7 (831) 414 96 83

В августе 2017 года компания Фейсбук (Facebook) объявила, что завершила переход на нейронный машинный перевод. Говоря по-научному, на сайте Фейсбука теперь используются нейронные сети – свёрточные (СНС) и рекуррентные (РНС) – для автоматического перевода текстов.

Переводы Facebook на основе нейронной сети
Уже некоторое время компании Гугл (Google), Майкрософт (Microsoft) и Фейсбук развивают технологии нейронного машинного перевода. Нейронный перевод значительно превосходит по качеству классический метод машинного перевода, основанного на статистике словосочетаний.

Традиционный компьютерный перевод – это довольно четко разработанный процесс. В основе этой технологии лежит словесно-статистическая система. При переводе предложения ее алгоритмы сначала анализируют ключевые фразы, их количество, а затем с использованием теории вероятностей дают окончательный результат.

Это примерно то же самое, если использовать Розеттский камень – одинаковые по смыслу фразы на нескольких языках – для перевода текста.

В отличие от этого в нейронных моделях применяется более высокий уровень абстракции.

Интерпретация предложения становится частью многомерной векторной проекции. Векторная проекция – это не перевод фраз, а перевод некоторого подобия «контекста».

Это не идеальный процесс, и ученые все еще мало понимают, как обрабатывать длинные зависимости для сохранения понимания и точности во всем тексте. Но эта технология имеет хорошие перспективы и до сих пор приносила очень качественные результаты тем, кто ее применял.

В сентябре 2016 года компания Гугл анонсировала первый этап своего перехода на нейронный машинный перевод, а через два месяца компания Майкрософт сделала подобное заявление.

На протяжении примерно одного года компания Фейсбук работала над исследованием изменений частей речи, результаты которого теперь широко использует.

В мае 2017 года научно-исследовательская лаборатория искусственного интеллекта компании Фейсбук (Facebook AI Research) опубликовала результаты собственных разработок по теме и представила открытый код для моделей СНС на сайте GitHub.

«Мы значительно отличаемся от большинства стандартных площадок. Наша проблема заключается в том, чтобы точно определить тип речи, который используется на сайте Фейсбук», – объясняет технический директор группы языковых технологий компании Фейсбук.

«У нас используется много неформального языка и сленговых сокращений. Сильно отличается и стиль языка».

С внедрением нейронного машинного перевода качество перевода на сайте Фейсбук улучшилось примерно на 10 процентов.

Особенно впечатляют результаты для языков, по которым имеется мало информации в виде сравнительных направлений перевода.

Источник: Переводы с английского