Машинный перевод Нейросетью

Что такое нейронный машинный перевод (NMT)?

Машинный перевод (MT) - это раздел компьютерной лингвистики, который фокусируется на задаче автоматического преобразования исходного текста на одном языке в текст на другом языке. При машинном переводе входные данные уже состоят из серии символов на некотором языке, и компьютерная программа должна преобразовать это в серию символов на другом языке.

(NMT) Нейронный машинный перевод - это предложение для машинного перевода, которое использует искусственную нейронную сеть для прогнозирования вероятности последовательности слов, обычно моделируя целые предложения в единой интегрированной модели.

Благодаря возможностям нейронных сетей нейронный машинный перевод (NMT) стал самым мощным алгоритмом для выполнения этой задачи. Этот ультрасовременный алгоритм представляет собой приложение глубокого обучения, в котором массивные наборы данных переведенных предложений используются для обучения модели, способной переводить между любыми двумя языками.

Нейронный машинный перевод (также известный как Neural MT, NMT, глубокий нейронный машинный перевод, Deep NMT или DNMT) - это современный подход к машинному переводу, который использует методы нейронной сети для прогнозирования вероятности последовательности набора слов. Это может быть фрагмент текста, полное предложение или, с учетом последних достижений, целый документ.

NMT - это радикально иной подход к решению проблемы языкового перевода и локализации, который использует глубокие нейронные сети и искусственный интеллект для обучения нейронных моделей. NMT быстро стал доминирующим подходом к машинному переводу с существенным переходом от SMT к NMT всего за 3 года. Нейронный машинный перевод обычно обеспечивает переводы гораздо более высокого качества, чем статистический машинный перевод, с лучшей беглостью и адекватностью.

Нейронный машинный перевод использует лишь часть памяти, используемой традиционными моделями статистического машинного перевода (SMT). Этот подход NMT отличается от обычных систем SMT перевода, поскольку все части модели нейронного перевода обучаются совместно (от начала до конца), чтобы максимизировать производительность перевода.

В отличие от традиционной системы перевода на основе фраз, которая состоит из множества небольших подкомпонентов, настраиваемых отдельно, нейронный машинный перевод пытается построить и обучить единую большую нейронную сеть, которая считывает предложение и выдает правильный перевод.

Однако системы SMT не следует полностью списывать со счетов, поскольку во многих случаях SMT даст результат перевода лучшего качества, чем NMT. По этой причине Omniscien выбрала подход гибридного машинного перевода, который органично объединяет сильные стороны обеих технологий для обеспечения более качественного результата перевода.

Краткое объяснение NMT и структуры кодер-декодер

Окончательная цель любой модели нейронного машинного перевода - принять предложение на одном языке в качестве входных данных и вернуть это предложение, преобразованное на альтернативный язык, в качестве выходных данных.

Прежде чем погрузиться в структуру кодировщика-декодера, которая представляет собой правило, используемое в качестве алгоритма, мы сначала должны увидеть, как мы преодолеваем огромное препятствие в любой задаче машинного перевода. В частности, нам нужен подход к преобразованию предложений в формат данных, который может быть введен в модель машинного обучения или ML. Мы должны каким-то образом преобразовать наши текстовые данные в числовую структуру.

Чтобы сделать это в машинном переводе или MT, каждое слово преобразуется в один вектор горячего кодирования, который затем можно было бы ввести в модель. Вектор горячей кодировки A-One - это вектор с нулем в каждом файле, кроме единицы в отдельной записи, сравниваемой с этим конкретным словом. Таким образом, каждое слово имеет определенный вектор горячей кодировки, и, следовательно, мы можем обратиться к каждому слову в нашем наборе данных с числовым описанием.

Что такое глубокий NMT?

Глубокий нейронный машинный перевод - это современная технология, основанная на машинном обучении и искусственном интеллекте (AI). Глубокое обучение - это область машинного обучения, которая основана на структуре и функциях человеческого мозга. Глубокий нейронный машинный перевод (Deep NMT) является расширением нейронного машинного перевода (NMT).

В отличие от мелкого NMT, Глубокий NMT обрабатывает несколько уровней нейронной сети вместо одного. В результате мы получили машинный перевод наилучшего качества, когда-либо производившийся до этого. Как мелкий, так и глубокий NMT используют большую нейронную сеть с той разницей, что глубокий NMT обрабатывает несколько уровней нейронной сети вместо одного. Доказано, что глубинные кодеры эффективны для улучшения систем нейронного машинного перевода.

Как правило, глубокий NMT имеет некоторые входные данные, выходные данные и несколько скрытых уровней для соответствующего восприятия, обработки и доставки. Другими словами, глубокое обучение - это не что иное, как групповые алгоритмы нейронной сети, которые могут в некоторой степени имитировать человеческий стиль обучения, то есть понимать шаблоны, распознавать разных людей, объекты и т.д. Вместо нейронных электрических сигналов он использует числовые данные, преобразованные из изображений, видео, текстов и т.д. Из реального мира.

Ранние системы NMT были основаны на неглубоком NMT с меньшим количеством слоев. По мере развития технологии стало возможным обрабатывать больше слоев и еще больше повышать точность и качество перевода.

• Поиск по лучу
• Выравнивание слов
• Длинные предложения
• Редкие слова
• Объем обучающих данных
• Несоответствие домена

Глобальное расширение, перевод и NMT

Быть глобальным бизнесом означает говорить на правильном языке в нужном месте. Традиционно это означало армию переводчиков-людей, преобразующих копию и контент с языка оригинала на тот, который может быть доступен местной аудитории. Но нейронный машинный перевод может быть в состоянии помочь с этим.

В нашем взаимосвязанном мире все происходит быстро, и это особенно верно для бизнеса. Все больше и больше контента публикуется на постоянной основе, особенно в социальных сетях. Компаниям нужно, чтобы их аудитория и клиенты мгновенно понимали их сообщения.

Ответом был машинный перевод. Позволить технологиям делать всю работу. И это технология, которая развивалась и совершенствовалась с момента своего появления в середине 20-го века. Появление искусственного интеллекта означало еще более сложную технологию перевода. Нет сомнений в преимуществах программного обеспечения для перевода для любого бизнеса, ориентированного на мировой рынок.

Последняя мысль о вкладе, который NMT потенциально может внести в любой бизнес, - это подумать о его преимуществах в переводе пользовательского контента, особенно контента, который появляется в социальных сетях.

NMT может перевести тысячи комментариев в кратчайшие сроки, предоставляя бренду мгновенный снимок того, насколько хорошо кампания или продукт воспринимается по всему миру. Комментарии, подобные этим, могут рассказать бренду о том, что потребительская база ценит или не любит в его продуктах или имидже.

Эта информация ценна. Это показатель того, что думают и чувствуют клиенты. Таким образом, NMT может выявить, что было упущено при переводе, или действительно ли бренд говорит на языке своих клиентов.