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Google將以類神經網絡使文字翻譯更流暢

在去年時候,Google翻譯產品總監Barak Turovsky曾透露將運用線上社群與雲端運算資源方式,讓Google翻譯品質持續提昇,避免翻譯結果文不對題或語句不通順等情況。而在稍早於舊金山舉辦的結構資料大會受訪時,Google研究團隊資深研究員Jeff Dean也進一步說明將以人工智慧背後的類神經網絡系統作為輔助,藉此讓Google翻譯結果變得更好。

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Google在過去其實便曾說明藉由雲端運算資源讓旗下服務如Gmail、Google Photos、Google Search、YouTube,以及Google翻譯等應用效率更高,比方讓Gmail對於垃圾信件或廣告宣傳內容判別度更高,或是應用在Google Photos中的人臉等類別分類,甚至在YouTube服務內提昇Content ID機制判斷內容是否侵權的正確率。

就連眾人經常使用的Google翻譯服務,其實背後也大量導入雲端運算資源。不過,相比過往主要透過現有資料比對,讓系統透過掃描兩種文字描述相同內容找出一定邏輯,藉此達成比對翻譯效果,Google後續藉由導入類神經網絡系統進行機器學習,同時配合線上社群手動校正方式,讓後續的文字翻譯可以變得更加流暢。

但從Google翻譯產品總監Barak Turovsky先前受訪中說明,藉由大量資料比對與手動輸入方式所提供翻譯效果,雖然可對應多數以拉丁語系為基準語言交互翻譯,但針對夾雜諸多倒裝、假借、形聲或會意等字詞的中文,甚至區分諸多敬語用詞的日文,以及包含陰性、陽性與中性字詞的法語或德語等,其實多少仍會有無法流暢翻譯的情況,同時可能無法完整將原始含意做詮釋。

因此趁著近期Google人工智慧系統「AlphaGo」與韓國圍棋九段棋手李世乭在南韓首爾展開世紀對決之際,Google研究團隊資深研究員Jeff Dean便說明目前Google旗下諸多服務已經開始導入類神經網絡系統,未來將會藉由大量機器學習、比對過往經驗法則讓服務具體優化。

而稍早於舊金山舉辦的結構資料大會受訪時,Jeff Dean更進一步表示目前已經與Google翻譯團隊攜手合作,將透過讓基於類神經網絡系統的人工智慧持續學習,使其能真正了解各類文字字面上所涵蓋意義,藉此能舉一反三套用在不同語言轉換,同時維持文字語句結構通順,讓一般使用者能輕易讀懂翻譯後的結果。

Jeff Dean表示,目前整個團隊對於這樣的嘗試預期將可獲得顯著成果,並且預期能以此讓Google翻譯服務效果更進一步。

楊又肇 (Mash Yang)
楊又肇 (Mash),大學主修電機、輔修資管,畢業後只幫人修過電腦,卻沒有當過一天工程師,誤打誤撞進入聯合新聞網擔任科技頻道主編多年,報導領域廣泛,從晶片到手機、筆電,或從AI到新創產業軟硬兼吃。目前仍是科技新聞業流浪漢身分,除mashdigi.com網站創辦人兼主筆之外,同時也為UDN.com、癮科技、Inside、數位時代、ePrice、Stuff等媒體供稿或撰寫特稿內容,喜歡研究別人不懂的黑科技、把玩各種3C產品,是果粉也是G粉。

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