为了克服语言障碍,社交网络巨头Facebook宣布了一种新的机器学习翻译方法,声称它的速度是其他竞争对手的九倍。Facebook上已经采用了人工智能 (AI),可以自动将状态更新转换为其他语言,但该公司正在从实验室过渡到应用程序。
<iframe src = "https://www.dailymotion.com/embed/video/ k1qTqqFB6e5hHmuffj8" width = "100%" height = "363"></iframe>“我们目前正在与一个产品团队进行谈判,以使这项工作在Facebook环境中发挥作用。在语言方面,从学术数据转移到实际环境时存在差异。学术数据是新闻类型的数据; 而在Facebook上的对话则更口语化,”该报告援引Facebook的AI工程师David Grangier的话说。新的机器学习翻译技术尚未实现,并且到目前为止作为一项研究存在。但Facebook表示,这很可能会在更远的地方发生。
Facebook的人工智能工程师解释说: “通常,人工智能翻译依赖于所谓的递归神经网络 (rnn),而这项新研究则利用卷积神经网络 (CNNs)。”RNNs按顺序分析日期,通过一个句子从左到右工作,以便逐个单词地翻译它,而CNNs同时查看数据的不同方面-一种更好,更快的计算方式。
“因此,使用CNNs进行翻译意味着更全面地解决问题,并检查句子的高级结构。[CNNs] 在文本之上构建了一个逻辑结构,有点像语言学,”另一位Facebook AI工程师Michael Auli说。
Facebook指出,AI社区愿意改进常用的rnn进行翻译-这种方法已经吞噬了巨大的努力。“简短的答案是,人们只是没有在这方面投入那么多时间,我们想出了一些新的发展,使它工作得更好,” 格兰吉尔补充道。
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