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人工智能替代人工翻译机器翻译世界杯谁能赢

来源: 作者: 2019-05-15 03:20:47

机器翻译,是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的进程,是AI(人工智能)的目标之一。1954年,美国乔治敦大学研制出世界英俄机器翻译系统。从初期的词典匹配,到词典结合语言学专家知识的规则翻译,再到基于语料库的统计机器翻译,机器翻译的技术研发历程,可谓旷日持久。但是,计算机系统始终难以理解人类的语言,满足不了生活工作所需的聪明程度。

直到近十年,随着AI技术的信息突破,机器翻译正在离开环境刻薄的实验室,开始为市场上的普通用户提供服务。

曾的机器翻译,只是一个美好的科幻梦想。

如今,它正在变成具有无穷可能性的现实,一步步的向我们走来。

人工智能时代的百家争鸣,产品体验决定一切

随着国际化的进一步加深,人们对不同语种间的沟通需求也愈发迫切,传统的人工翻译行业,或许要遭到一次的挑战。Google、Facebook、微软、腾讯、阿里巴巴、搜狗,都不愿错过这一场人工智能的历史进程。各大科技巨头公司的市场角逐中,产品体验上的易用性,成为了当下评价机器翻译产品的指标。

2006年,Google宣布上线Google Translate翻译功能,拉开了近十年的人工智能+机器翻译的AI技术舞台帷幕。2016年Google发布了GNMT-谷歌神经机器翻译系统,将整个输入句子视作翻译的基本单元,大大提升了翻译效力。在不同的语言比较中,GNMT把PBMT与人工翻译的鸿沟缩小了58% ~85%,接近了人工翻译的水平。许多人工翻译工作者感慨:作为翻译,看到这个的时候,我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧愁与恐惧。

Google率先拿出了神经机器翻译的概念,其他科技公司也不甘示弱,从产品和技术上展开了剧烈的竞争。9月7日,全球范围内权威的国际评测大赛WMT2017,在丹麦首都哥本哈根举行。WMT全称Workshop on Machine Translation,是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举行的业界公认的国际机器翻译比赛之一。在20多家国际知名机构的激烈竞争中,搜狗提交的中英和英中系统,取得了WMT2017人工评价指标的双向名。同时,搜狗提交的中译英系统在20个提交的系统中,获得八项机器评价指标中的7项,并且获得主要机器指标BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)名。

随着深度学习理念的技术开发,包括Google、Facebook、微软、腾讯、阿里巴巴、搜狗在内的各大巨头,都在试图将深度学习理念应用到机器翻译当中,推出各类产品来探索其应用性。例如搜狗推出的输入法中英互译功能,将深度神经元络翻译系统与输入相结合,利用搜索技术逾越信息阻隔,再用神经元翻译技术打破语言障碍,实现一边说中文、一边出英文的智能机器同传翻译效果。

显而易见,中国的语音翻译技术,已经进入了世界前沿的技术领域。

作为普通用户,我们能享受到多少AI翻译的红利?

作为普通用户,人们更关心的是AI智能翻译技术,究竟能在实际应用中达到一个怎样的表现水准。尤其是当用户运用口语化的声音表达时,AI能否准确判断出语音的语义理解,做出准确的停顿思考,终得到一个合格的翻译成果。

下面,我们就来做几项实际的语音翻译测试。通过和谷歌翻译和搜狗输入法的智能翻译翻译结果来做对比,挑战各种高难度的翻译语境,验证人工智能的机器翻译水准到底怎样。

1、情感对话。汉语一向博大精深,许多时候我们说话时的文字内容没有变化,可能仅仅只是前后序列略加变动,全部语句的语义就大有不同。尤其是在诠释情感对话时,往往会更激烈、更直接、更不看重缜密的语法排列。对于机器翻译成英文来说,这无疑是一个相当难理解的挑战。

原文:曾我喜欢过一个人,现在我喜欢一个人过

谷歌翻译:I used to have a person, and now I like a person too

搜狗输入法翻译:Once I liked a person, now I like to live alone

机器翻译世界杯的中英互译实力如何?让谷歌和它PK下就知道了

喜欢过一个人和喜欢一个人过,有着明显的语义区分。搜狗输入法的理解要更准确一些,基本完美的诠释了前后两句话中的中文意境。谷歌的翻译则显得机翻的味道太过严重,不符合生活实际。

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