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關(guān)鍵信息：微軟亞洲研究院宣布開(kāi)發(fā)出第一個(gè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)在通用新聞報(bào)道測(cè)試集newstest2017的中-英測(cè)試集上達(dá)到了人類(lèi)水平，在自然語(yǔ)言處理上，實(shí)現(xiàn)了媲美人類(lèi)專(zhuān)業(yè)譯者的里程碑式突破。
由微軟亞洲研究院與雷德蒙研究院的研究人員組成的團(tuán)隊(duì)周三宣布，他們已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了第一個(gè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)在通用新聞報(bào)道測(cè)試集newstest2017的中-英測(cè)試集上達(dá)到了人類(lèi)水平。當(dāng)100分是標(biāo)準(zhǔn)滿分時(shí)，微軟的系統(tǒng)得分69.9，專(zhuān)業(yè)譯者68.6。
微軟表示，他們對(duì)來(lái)自各種在線報(bào)紙的大約2000個(gè)句子樣本進(jìn)行了反復(fù)測(cè)試，并將測(cè)試結(jié)果與機(jī)器翻譯的結(jié)果進(jìn)行了比較，甚至聘請(qǐng)了雙語(yǔ)語(yǔ)言顧問(wèn)，以進(jìn)一步驗(yàn)證機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性。
首個(gè)媲美人類(lèi)專(zhuān)業(yè)譯者的里程碑式突破
這個(gè)名為newstest 2017的數(shù)據(jù)集是去年秋天在WMT 17的研究會(huì)議上發(fā)布的，由專(zhuān)業(yè)人員從在線報(bào)紙樣本翻譯而來(lái)，因此，研究人員能夠如此迅速地達(dá)到這一成果，可以說(shuō)是機(jī)器翻譯領(lǐng)域的里程碑，特別是機(jī)器翻譯是人們幾十年來(lái)一直試圖解決的問(wèn)題。微軟指出，許多人甚至認(rèn)為，機(jī)器翻譯與人類(lèi)水平相同的目標(biāo)永遠(yuǎn)不會(huì)實(shí)現(xiàn)。
黃學(xué)東院士在微軟的博文中表示：“在機(jī)器翻譯任務(wù)中，實(shí)現(xiàn)人與人之間的平等是我們所有人的夢(mèng)想，我們只是沒(méi)想到這么快就能成功。”同時(shí)研究人員也提醒大家，這并不代表人類(lèi)已經(jīng)完全解決了機(jī)器翻譯的問(wèn)題，只能說(shuō)明我們離終極目標(biāo)又更近了一步。
▲黃學(xué)東，微軟技術(shù)院士，負(fù)責(zé)自然語(yǔ)言和機(jī)器翻譯工作
近年來(lái)，人工智能和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步使得語(yǔ)音助理能夠進(jìn)入我們的手機(jī)和家庭，幫助消費(fèi)者完成日常的計(jì)算任務(wù)，控制智能家居設(shè)備，以及聊天和娛樂(lè)。但是，對(duì)網(wǎng)頁(yè)或新聞文章進(jìn)行機(jī)器翻譯，仍然會(huì)造成難以理解的語(yǔ)言上的混亂。因?yàn)?strong>機(jī)器翻譯最多能準(zhǔn)確翻譯字面意思，但幾乎不可能用任何深刻的語(yǔ)言來(lái)供你深入理解文章。要想真正理解長(zhǎng)篇文章，你需要人的幫助。
但，即使是不同的譯者，翻譯一個(gè)句子的方式也可能略有不同，你不能說(shuō)兩者誰(shuí)對(duì)誰(shuí)錯(cuò)。“機(jī)器翻譯要比單純的模式識(shí)別任務(wù)復(fù)雜得多”微軟亞洲副院長(zhǎng)、從事該項(xiàng)目的自然語(yǔ)言處理小組負(fù)責(zé)人周明說(shuō)，“人們可以用不同的詞來(lái)表達(dá)完全相同的東西，但你不一定能說(shuō)哪個(gè)更好?！?/strong>
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使翻譯更加流暢、自然
微軟還指出，人工智能的最新技術(shù)——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為研究人員實(shí)現(xiàn)了這一突破做出了貢獻(xiàn)。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的方法，使研究人員能夠創(chuàng)造出更流暢、更自然的翻譯?？紤]到更廣泛的使用場(chǎng)景，以前的方法稱為統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯。
微軟的研究人員在系統(tǒng)中添加了自己的訓(xùn)練方法，以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，這相當(dāng)于人們一次又一次地檢查自己的翻譯作業(yè)，以確保它是正確的。
周明表示，“由于翻譯沒(méi)有唯一的標(biāo)準(zhǔn)答案，它更像是一種藝術(shù)，因此需要更加復(fù)雜的算法和系統(tǒng)去應(yīng)對(duì)?！弊匀徽Z(yǔ)言計(jì)算組基于之前的研究積累，在此次的系統(tǒng)模型中增加了另外兩項(xiàng)新技術(shù)：聯(lián)合訓(xùn)練（Joint Training）和一致性規(guī)范（Agreement Regularization），以提高翻譯的準(zhǔn)確性。
聯(lián)合訓(xùn)練可以理解為用迭代的方式去改進(jìn)翻譯系統(tǒng)，用中英翻譯的句子對(duì)去補(bǔ)充反向翻譯系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，同樣的過(guò)程也可以反向進(jìn)行。一致性規(guī)范則讓翻譯可以從左到右進(jìn)行，也可以從右到左進(jìn)行，最終讓兩個(gè)過(guò)程生成一致的翻譯結(jié)果。
▲微軟中-英翻譯系統(tǒng)試用界面
“這一機(jī)器翻譯研究成果可以應(yīng)用到人工智能的各個(gè)領(lǐng)域中”周明說(shuō)。此外，它今后還將能夠準(zhǔn)確、自然地翻譯其他語(yǔ)言，同時(shí)應(yīng)用到微軟的商用多語(yǔ)言翻譯系統(tǒng)產(chǎn)品中。
除了微軟，谷歌的研究人員也一直在致力于機(jī)器翻譯，包括使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中英文查詢機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這些技術(shù)已經(jīng)被用于改進(jìn)谷歌面向消費(fèi)者的產(chǎn)品中，比如谷歌翻譯的App，以及谷歌搜索。
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