201803110614羅賽塔石碑的詭秘:Google翻譯

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面對多種說話翻譯的情境,Zero-Shot翻譯系統則讓兩種說話經過練習後可自動進修,且不需額練習就可以主動翻譯另一種全新說話,舉例而言,Zero-Shot翻譯在進行英日、韓英翻譯訓練後,不但可完成英日、日英、英韓、韓英的互譯,且可藉由導入Zero-Shot翻譯就可以完成之前沒有經過任何練習的第三種語言,如韓日、日韓的互譯。

" data-reactid="12">羅賽塔石碑(Rosetta Stone)製作於公元前196年,刻有埃及法老托勒密五世(Ptolemy V)詔書,石碑同時刻有三種分歧說話版本,考古學家最後破解了這段埃及文字的意義,而羅賽塔石碑也曾是Google翻譯的內部產品代號,Google翻譯具有龐大的利用族群,每天進行10億次以上的翻譯,大約等於100萬本書的字數,每個月有超過10億的活躍利用者,也就是每三個網路使用者中,就有一個是Google翻譯經常使用者。

「今朝推出的16組語言組中,共有十組說話組已採用Google神經機械翻譯系統。而透過壯大的運算,在短短兩個月內,將本來需要十秒翻譯一句話的速度,縮短到0.2秒就可以完成翻譯」卡蒂奧強調翻譯下一個階段,Google要解決的是提早截斷(early cutoff),也就是適時地截斷或捨棄濫觞句子裡的單詞、增強數字與日期翻譯、簡短、罕見字串的翻譯與名詞與品牌翻譯等,讓機器對說話理解的水平更進化,在不久的將來,Google翻譯服務,將有機遇和人工翻譯一拼高低翻譯

而透過壯大的運算,在短短兩個月內,將原本需要十秒翻譯一句話的速度,縮短到0.2秒就能完成。
" data-reactid="11">讓機械翻譯出來的語句,如同真人翻譯一般翻譯

以往,Google翻譯以片語式機器翻譯(Phrase-Based Machine Translation)作為首要運算方式。Google透過蒐集搜索索引來建構翻譯模型,並以統計體例將配合出現過的辭彙記實下來,套用到翻譯服務中,以此體式格局,Google翻譯了數十億的網路文件,包含官方文件、新聞文章與書本翻譯而Google神經機械翻譯系統(Google Neural Machine Translation,GNMT)則是將整個輸入的句子視為一個單元進行翻譯,讓系統從數百萬的例子進修,提拔翻譯品質。而Google神經機械翻譯系統(Google Neural Machine Translation,GNMT)則是將全部輸入的句子視為一個單元進行翻譯,讓系統從數百萬的例子進修,晉升翻譯品質。

Google翻譯產品司理卡蒂奧(Julie Cattiau)指出「複雜模子架構需要八個Google處置懲罰器(Google processing units)運算,是以每一個模子的練習需破費數周的時候,而每個模子需跨越1億筆練習案例,相當費時。

2016年11月,Google藉由導入神經機械翻譯手藝,讓Google翻譯僅需要一套系統就能完成多元說話翻譯,簡化了曩昔需要建構多個不同翻譯系統造成可觀的運算本錢。

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