微軟機械翻譯團隊研究司理 Arul Menezes 透露表現：「團隊想要證實的是：當一種說話對（好比中─英）具有較多的訓練數據，且測試集中包含的是常見的大眾類新聞詞彙時，那麼在人工聰明手藝的加持下機器翻譯系統的表現可以與人類媲美翻譯」
新頭殼newtalk
此次機械翻譯之所以能有所沖破，是仰賴四大技術，劃分是對偶進修（Dual Learning）、推敲網路（Deliberation Networks）、結合練習（Joint Training）和一致性規範（Agreement Regularization）。而由於機械翻譯並沒有所謂「准確」的翻譯效果，是以需要訂立一個可以或許界定翻譯成效的標準，這個標準就是人類翻譯水平，而為了定義這個程度，其論文中指出需知足兩大前提，別離是機械釋出的譯文品質經具有雙語能力的人類判斷與人類品質相當，和機械翻譯系統在測試集上的譯文品質得分（人工評分）與人類譯文得分沒有光鮮明顯不同，若是知足此兩大條件，則機器翻譯到達人類翻譯程度。
這一次的成果讓研發團隊感應合意，翻譯運用的新聞報導測試集，也是由來自產業界和學術界的團隊共同開辟完成的newstest2017 測試集，除新聞類 ( news) 外，別的兩類別離是生物醫學（biomedical）和多模式（multimodal）。
微軟亞洲研究院副院長、天然說話計算組負責人周明則示意：「在 WMT17 測試集上的翻譯成果到達人類程度很鼓舞人心，但仍有良多挑戰需要華碩翻譯公司們解決，好比期近時的新聞報導上測試系統等。」
微軟機翻媲麗人類程度 四大手藝協助沖破瓶頸盼
微軟亞洲研究院與雷德蒙德研究院的研究人員於昨(14)日晚上宣布，其研發機械翻譯系統在通用新聞報道測試集 newstest2017 中，中翻英測試上已到達了可與人工翻譯媲美的水準，這是第一個在新聞報道翻譯上兼顧品質與準確率可以與人工翻譯相比的翻譯系統翻譯
科研人員也解釋四大技術的概念，指出「對偶進修」是指操縱文本中翻英與英翻中雙向結構來促進機械進修，斟酌網路則是讓機械在履行完翻譯任務後，不會當下即結束，而是會反覆推敲確認是不是准確，與人類寫考卷時會從新查抄毛病的意思一樣，而結合練習是操縱機械雙向翻譯之下，反覆推敲所產生的新句對來擴充翻譯數句內的文本數量，最後一致性規範是一個對翻譯對左到右和從右到左的成績進行束縛，這個約束，應用於神經機械翻譯練習過程中，以激勸系統基於這兩個相反的進程生成一致的翻譯後果。
文章來源：https://tw.news.yahoo.com/%E5%BE%AE%E8%BB%9F%E6%A9%9F%E7%BF%BB%E5%AA%B2%E7%BE%8E%E4%BA%BA%E9%A1%9E%E6%B0%B4%E5%B9%B3-%E5%9B%9B%E5%A4%A7%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%8D%94%E5%8A%A9%E7%AA%81%E7%A0%B4%E7%93%B6%E9%A0%B8%E7%9B%BC-045906965.html
本文來自: http://blog.roodo.com/web5000/archives/62658495.html有關各國語文翻譯公證的問題歡迎諮詢華碩翻譯社02-23690932
留言列表
