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2023-07-10 08:22:42
前一段时间,大家都在热议Google的翻译系统出现了一些相当奇怪的结果,例如下图呈现的是最被大家谈及的一个翻译结果。
后来Google发言人也对包括数据在内等因素做出了解释(“这只是一个将无意义的话语输入系统然后产生无意义输出的功能”),随后界内一些技术人员也发表了分析与评论,表示这可能与Google采用的NMT(神经机器翻译)技术有关。
然而经过这一系列事件过后,大家又重新开始思考一个问题:AI的翻译水平真的已经可以和人类媲美了吗?而本文的作者从NMT技术出发,分析了这项技术仍存在的问题,给出了自己明确的态度及答案:AI的翻译水平还远不能和人类相比。
最近,诸多媒体都报道了有关人工智能的翻译已经可以达到人类译者水平的新闻,如:TheVerge–Google'sAItranslationsystemisapproachinghuman-levelaccuracyTheVerge–谷歌AI翻译系统的准确度趋近于人类Quartz–AI-basedtranslationtosoonreachhumanlevelsQuartz–基于人工智能的翻译即将达到人类水平ZDNet-MicrosoftresearchersmatchhumanlevelsintranslationnewsfromChinesetoEnglishZDNet-微软研究员表示,机器翻译中文新闻的水平可与人类匹敌
这一显著突破源于神经机器翻译(NeuralMachineTranslation,NMT)的出现,该方法使用神经网络来进行机器翻译。然而,与人类相比NMT在很多方面都存在缺陷。这些缺陷可归为三类:可靠性、记忆力和判断力。事实上,与人类相比NMT在很多方面都存在缺陷。这些缺陷可归为三类:可靠性、记忆力和判断力。
NMT在整个AI领域中的位置机器翻译(MT)是AI的一个分支,它致力于通过软件来进行不同语言之间的翻译。神经机器翻译(NMT)是一种较新颖的方法,它利用神经网络实现机器翻译。神经网络可以被训练,对数据进行模式识别,从而将输入数据转换为我们所需要的形式。
如果要将一句法语翻译成英语,NMT的执行过程如下:先把需要翻译的法语句子输入网络,其中每个单词都会被编码成由数字组成的向量,这样网络才能对其进行处理。接下来,这些数字经过一系列数学公式的计算,最终生成一个新的数字序列,这个序列就代表了要输出的英文句子。
NMT系统无法保证准确度,常常出现漏掉否定词、整个单词甚至整个短语的情况。NMT系统还有严重的短期记忆缺陷。NMT系统对外部的信息与知识几乎没有判断能力。
我们应该如何评估机器翻译系统的水平?目前,最常用的方法是BLEUscore。我们把机器翻译出的内容与人工翻译的内容做对比,分别计算其BLEU分数。如果机器翻译结果中的单词和短语与人工的结果相似度很高,那么系统就会得到较高的BLEU分数。BLEUscore是一种简单却有效的翻译评估方法,尤其在评估性能低的系统时。
NMT正在飞速发展,新的进步与突破也在被频繁报道着。新的研究正致力于解决以上提出的所有问题:可靠性、数据偏差、无意义输出、记忆力、对常识的判断力以及评估标准。过去几年,NMT在表现和效率方面都有所突破。
以上就是关于AI翻译的现状及发展趋势的分析,虽然NMT存在不少问题,但我们仍在努力!
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