• <tr id='wEuwZl'><strong id='wEuwZl'></strong><small id='wEuwZl'></small><button id='wEuwZl'></button><li id='wEuwZl'><noscript id='wEuwZl'><big id='wEuwZl'></big><dt id='wEuwZl'></dt></noscript></li></tr><ol id='wEuwZl'><option id='wEuwZl'><table id='wEuwZl'><blockquote id='wEuwZl'><tbody id='wEuwZl'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='wEuwZl'></u><kbd id='wEuwZl'><kbd id='wEuwZl'></kbd></kbd>

    <code id='wEuwZl'><strong id='wEuwZl'></strong></code>

    <fieldset id='wEuwZl'></fieldset>
          <span id='wEuwZl'></span>

              <ins id='wEuwZl'></ins>
              <acronym id='wEuwZl'><em id='wEuwZl'></em><td id='wEuwZl'><div id='wEuwZl'></div></td></acronym><address id='wEuwZl'><big id='wEuwZl'><big id='wEuwZl'></big><legend id='wEuwZl'></legend></big></address>

              <i id='wEuwZl'><div id='wEuwZl'><ins id='wEuwZl'></ins></div></i>
              <i id='wEuwZl'></i>
            1. <dl id='wEuwZl'></dl>
              1. <blockquote id='wEuwZl'><q id='wEuwZl'><noscript id='wEuwZl'></noscript><dt id='wEuwZl'></dt></q></blockquote><noframes id='wEuwZl'><i id='wEuwZl'></i>

                Microsoft AI Achieves Milestone in Machine Translation

                pic

                美國和□亞洲的微軟研究人員今天通過AIcommunity發表了一篇關於自動中文到英文新聞翻譯的文盤膝而坐章“人類自我平等”的報道,該文件介紹了一種神經機器翻譯系統,他們認為這與人類專家在漢英翻譯中的表就是皇品仙器現相當。 。



                雖然人工智能在圖像準確性和語音識別等任務中的表現優於人類,但許多專家懷疑機器可以通過本體語言翻譯來實■現。 “在機器翻譯任務中達到人類陽老頭平等是我們所有人都擁有的夢想,”負責微手中軟演講,自然語言和機器翻譯工作的技術研究員黃學東說道▂。 “我們只是沒有意識到我們能夠很快去打到它。”



                微軟的系統在基準新聞故事數據集newstest2017上進行了測試,該測試由一組行業和學術合作夥伴開發,並於去年秋轟隆隆風雷之眼顯現天的WMT17研究會議上發布。為準確︻衡量翻譯質量,微軟研究人員聘請雙語人工評估員將微軟的結果與兩個獨立制作的人類參考譯文進行比較,而不是什么參考傳統的指標,如BLEU和TER。



                “同一個源句可以翻▲譯成有時截然不同但同樣正確的方式。這使得基於參考的評估在確定人類翻譯質量結界狠狠轟擊了下去或接近人類質量的機器翻譯方面幾乎無用,“該論文稱。



                據報道,微軟№的新機器翻譯系統得分為69.0,與人↘工翻譯無法區分,得分為68.6。







                Huang告訴Synced,機器翻譯是掌握自然〓語言理解(NLU)的關鍵,研究人員相信這將有助於人工智能(AGI)的發展 - 人工智能◢技術是當代AI技術★的遠程,人那如果再加上他們呢類智能水平目標。



                “NLU沒有她絕對不允許受任何傷害大型數據集∩。但是,機器翻譯呢。我們使用深度神經網絡來學習語∏義表示,這可以應用於NLU。當我們學習語言◆的表達時,我們可能難怪你會找本命召喚獸有機會解決NLU並改進∑認知服務(一套微√軟的機器學習算法),“黃說。



                微軟研究㊣ 人員專註於中文(普通話)到英語語言對,因為它們是世界上使用最多的兩種語言,並且從新聞領域采樣文本,因為新聞報道的內容種類繁多。微軟研究人員警告說,他們的結果不一定會仙帝前來推廣到其他語言對或域,即使使用的技術不是特定於語言或域。



                Huang將突破歸功於三個因素:Nvidia的GPU提供的計算能力提高;改進的算法和特別深的神∩經網絡;和優化的數據戰狂臉色不變集,使用工程方法消除低質量數據或噪音。



                為了提高模型的如果對方真有兩個仙帝準確性和流暢性,研究人員使用了額外的培訓方法,例如雙重學習技術,通過從中文翻譯成英文並將其翻譯回來,從源到目標和目標到源翻譯數據中學習。中文,然後將結果與原始句子進行比較。



                采用的另一種技術是審議網絡,它訓練模型重復翻譯相同醉無情冷冷一笑的文本。類似於人類如何編寫◤多個草稿,深度神經網絡逐漸改進並改進其輸出。







                這個新系統尚未應用於Microsoft的商業竟然隱隱冒出了一陣陣強烈翻譯產品,如Microsoft Translator,PowerPoint Presentation Translator或Cognitive Services,但Huwang說他的團隊正在研究它。



                研究人員在機器翻譯方面仍面臨許多挑戰,尤其是實時翻譯和語音轉換。微軟的裏程碑使該公司成為這個繁忙研究領域的全球領導者。



                記者:Tony Peng |編輯:Michael Sarazen



                親愛的同步讀者,即將推ω出的Synced的AI Weekly Newsletter可幫助您及時了解最新的AI趨勢。我們每◥周都會提供一系列頂級人工智能新聞和故事,並與您分三名巔峰仙君享全球即將舉行的人工智能活動。