類神經網絡學習加持 Google翻譯將可更精準直譯各國語言

在日前宣佈支援翻譯語言已經累積達103種,同時因為加入類神經網絡學習的人工智慧技術,不但讓電子合成發音變得更為自然,同時也能對應語意更流暢的中翻英、英翻中等語言互譯效果。而在稍早公布消息中,Google更宣布Google翻譯系統已經能藉由不同語言之間互譯效果,進而提昇原本無法直接互譯語言的翻譯效果。

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以目前Google翻譯基礎來看,多半是透過翻譯結果比對,並且參考眾人針對不同語意翻譯調整結果,藉此讓翻譯內容更為正確,但基本上仍以將不同語言轉譯為英文,在以英文轉譯為預期結果,例如要翻成中翻韓的情況,會先將中文翻譯成英文,再從英文翻譯成韓文,反之亦然。但若原始翻譯語言或預計翻譯語言均未支援英文翻譯的時候,系統可能必須進行二次或三次以上的語言轉譯,才能順利轉譯成預期語言結果,可能因此讓翻譯結果變得更不自然。

而在導入先前類神經網絡學習技術,Google翻譯將會轉由將所有語言預先轉譯成系統能理解的中介語言,再以此轉成預計翻譯語言,因此在不同語言翻譯過程可避免多次以上轉譯,順利的話更能實現各種語言直譯,而無需轉介其他語言轉譯,避免讓原本語意偏離。

就Google類神經網路機器翻譯系統背後運作模式,最主要會比對所有語言相關資訊將語句詞彙逐一作比對,並且「理解」其相關關連,進而了解整段語句所要表達含意,並不會產生過往逐字翻譯產生的奇怪語句結果,而藉由此類比對模式,系統將能讓不同語言表達相同含意的語句進行比對,藉此達成更貼近自然語句的直譯效果。

根據Google研究團隊表示,目前將12種語言導入翻譯模型,將可大幅降低過往語言翻譯資料所需佔據空間,同時對於翻譯品質結果影響僅有些微下降,但預期可增加更多不同語言互譯效率,同時也能實現以更少資料儲存量即可實現不同語言翻譯效果。

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