Фахівці з штучного інтелекту з Google представили нову систему машинного перекладу, яка заснована на принципах глибинного навчання. Опис системи викладено у вигляді препринти в базі arXive.org.
Точний машинний переклад з однієї мови на іншу є однією з класичних завдань в галузі штучного інтелекту.
Популярні системи машинного перекладу можна грубо розділити на традиційні, засновані на перекладі окремих фраз, і на більш нові, засновані на нейронних мережах, що враховують не тільки типове значення фрази, але і її контекст. Нейронні мережі, які використовуються в цьому останньому випадку, найчастіше відносяться до класу рекурентних, їх основною відмінністю є те, що їх відповідь залежить не тільки від вступників на вхід даних, але і від попереднього стану мережі. Це дозволяє системам пам'ятати про те, що вони "бачили" раніше, і враховувати це при виборі тої чи іншої відповіді.
Нова система поки натренована всього на кількох мовних парах: англійської та китайської, англійської та французької, англійської та іспанської. Найкращі результати порівняно з попередніми системами самого Google показала остання пара.
Автори у своїй роботі не намагалися домогтися максимально точного результату, а скоріше прагнули до балансу між правильністю перекладу та обчислювальною складністю. Для цього використовувалося безліч евристик, які спрощують і прискорюють роботу системи, але можуть вести до помилок. Тому збільшення часу навчання і доступність обчислювальних ресурсів можуть ще більше збільшити точність перекладу навіть без істотної переробки архітектури нової системи.
Хто ми такі: Про нас та Контакти. Як ми пишемо новини та наші принципи: Редакційний кодекс. Ми старались, якщо вам сподобалось – задонатьте.
Якщо Ви помітили орфографічну помилку, напишіть нам.