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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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