匯流新聞網記者黃有容 / 綜合報導
外文翻譯目前還是機器無法取代人工的工作,即使不斷發展人工智慧的Google翻譯逐漸進步,但若要翻譯句子,甚至一整篇文章,還是很容易出現牛頭不對馬嘴的情況。身為社群網站龍頭,Facebook一直都希望打造天涯若比鄰的社群地球村,但是「語言」仍是人們最容易產生隔閡的原因。
科技始終來自於人性,Facebook對打破語言障礙的強烈期望,現在由旗下人工智慧實驗室(FAIR)實現。就在近日,FAIR發表了使用全新的卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)進行語言翻譯的結果。這個新方法能夠比現有的翻譯方法快9倍,而且能將句子翻譯得更通順準確。
現有的翻譯技術,是採用時間遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN),RNN雖然在單字精準,但是當翻譯句子時,只能由左到右、或由右到左依照同一方向,按照順序逐字翻譯。這樣不但翻譯時間變長,也會有不通順的問題。
但是CNN專做圖像處理和語音識別,其可以多GPU並行計算,同時處理很多個語言片段,也就是說,並非逐字翻譯,而是一次看前後5、6個字。除了速度變快,CNN的訊息分層處理能力,也能將文句中的複雜訊息關係快速總結出來。CNN在自然語言的處理上做得很好,包括語義分析、語句預測等。
FAIR提到,這套新的翻譯系統在實際做翻譯測試時,效果和成績都遠超過RNN的系統。並且,此系統還加載了多重跳躍注意力機制(multi-hop attention),邊翻譯會邊回頭參照前文。這個像人工翻譯一樣的特色,可以使翻譯出來的結果更通順。
目前這套系統還沒有應用在Facebook的任何項目上,不過FAIR已經在GitHub 上開放這個研究的原始碼,也公開論文 ,期待更多團隊應用這套系統,有朝一日讓語言的高牆倒下。
消息來源:Popular Science , 搜狐
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