神经机器翻译再立新功:实时机器翻译取得突破

  次阅读 来源:互联网(转载协议) 2016-10-10 15:49 我要评论(0)

前段时间,谷歌报告了其在神经机器翻译上所取得的重大研究进展,并也实现了 Google Translate应用上汉语-英语翻译的商品化(参阅《谷歌翻译整合神经网络:机器翻译实现颠覆性突破》和《谷歌神经网络翻译系统发布后,我们和Google Brain的工程师聊了聊》);近日,来自纽约大约、香港大学和卡内基梅隆大学的研究者又报告了神经机器翻译在实时机器翻译上的突破。

尽管机器学习技术发展迅猛,但谷歌也承认机器翻译还是会犯人类永远不会犯的错误。这一问题增加了实时输入的挑战,让问题变得十分棘手。

实时机器翻译的使用范围涵盖消费者应用(如 Skype Translator)到有望能够帮助专业语言学家显著提高生产力的自适应机器翻译工具。

Graham Neubig

「这项研究的最终目标是语音,」Graham Neubig 告诉 Slator。Neubig 是卡耐基梅隆大学语言技术研究所的助理教授,他与香港大学博士 Jiatao Gu,讲座教授 Victor O.K. Li 和纽约大学的助理教授 Kyunghyun Cho 合作进行了这项研究。

Kyunghyun Cho

Victor O.K. Li

Neubig 解释说:「同步机器翻译是一项能够在说话或是打字的同时实时进行语句翻译的技术。以语音为例,在完整的句子结束之前进行翻译是很重要的,因为一个讲话者说完一句话需要10-20秒,这就意味着需要这么长时间翻译器才能够向用户开始提供翻译内容。这种滞后意味着诸如使用语音翻译技术作为中介流畅地参加一个多方会谈是困难的。」

根据 Neubig 所言,在过去解决这种滞后的一种方法是将输入分割成较短的段而不是直接处理整个句子,然后将各段独立地进行翻译。如果能够找到一个好的分割位置(「比如,在可以彼此分开翻译的短语之间」),就可以减少滞后。这种技术相较之前更快,但是仍然降低了流畅度。

然而,这项研究的与众不同之处是它使用了神经机器翻译(NMT)框架(图2),能够「自动学习什么时候开始翻译词以及什么时候等待更多的输入。」

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