TRANSLATION SOLUTIONS
News Detail

微软表示新MT系统实现“人类平等”

Issuing time:2019-01-12 00:00

机器翻译(MT)有多好?据微软称,非常好。

本月早些时候,该科技 公司宣布已经创建了一个MT系统,在将中文翻译成英文时达到了“人类平价”。换句话说,据说该 系统已经完成了翻译,就像人 类语言学家一样。

微软称翻译是使用newstest2017创建的 一组新闻文章完成的。

微软聘 请翻译人员对结果进行分析,将MT系统的 输出与人类语言学家的输出进行比较。在其博客上,微软工 程师赞扬了这一成就,称这是 他们已经有一段时间的“梦想”。

然而,该公司指出,尽管该 系统取得了成功,但MT并不是一个“已解决的问题”。值得注意的是,中英对 话语有很多数据,微软将新闻报道称为“普通”词汇。”

神经MT系统训练的数据越多,它将翻译得越好,因为这 有助于以更精确的方式调整神经网络权重。

一大步; 一个复杂的问题

微软团 队使用人工智能(AI)来帮助翻译新闻剪辑,并使用双重学习,审议网 络和联合培训方法来完成实验。

这一成 就的新闻在全球范围内得到了体现,它展示 了翻译技术的又一步。围绕MT的讨论 已经在过去十年中达到顶峰,业内人 士对该技术的真正潜力进行了推测。

当神经机器翻译(NMT)达到人 工翻译的熟练程度时,其中一 个较大的问题仍然存在。微软指出,由于努 力本身的复杂性,衡量MT的准确性是困难的。

“机器翻 译比纯模式识别任务复杂得多,”微软研究员Ming Zhou在公司博客上说。“人们可 以用不同的词来表达完全相同的东西,但你不 一定能说出哪一个更好。”

语境问题

我们之 前讨论过关于人类和机器的争论。在这一点上,人类语 言学家具有批判性思考和理解文字中的细微差别的能力; 人类语 言学家也更有能力对语言进化做出反应,并提供 文化上的细微差别,以反映 更有效参与的品牌或信息。

ULG新兴语言技术总监Juan Alonso对微软 的说法持怀疑态度,称这一 壮举可能被夸大了。

“尽管微 软的成就确实令人印象深刻,但对'人类平等'的主张却显而易见。优秀的 人工翻译不会逐句翻译文本; 他们关注整个文本,并利用 这个整体背景来产生足够的翻译,“阿隆索说。

“这是微软的MT系统和任何其他MT系统都 无法做到的事情。”

但是,正如我 们过去所阐明的那样,仅仅因为MT不完美 并不意味着它对特定内容类型无效。

Alonso表示,虽然微软提到的技术,如双重 培训和审议网络是很好的技术,但它们 还没有为类似人类的准确性铺平道路。

他说:“虽然他 们有助于获得非常好的翻译结果,但'人类平等'的目标并非迫在眉睫。”


Share to:
DOC TRANSLATION SOLUTIONS
Service Line: 400-021-7080 Mobile: 0086-17702105707
Wechat: doctranslation
Skype: doctrans@foxmail.com (ID: live:doctrans_5) E-MAIL: translation@ ADD: R416, No. 201 XINJINQIAO RD., PUDONG NEW AREA, SHANGAHI CHINA 201206
Name
*
Phone
*
E-mail
*
Requested Service
*
Remarks
Verification code
 Change Image
*
Let's Talk
友情链接:    中国官方彩票   大公鸡七星彩   500万彩票   k8彩票活动优惠   彩票登录app