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神経機械翻訳 (NMT) とは何ですか?

神経機械翻訳 (NMT) とは何ですか?それはなぜよりよい翻訳を提供するか。

機械翻訳は、2000 年代半ば以降アプリと web サイトで広く利用されています。

長年 (60 年代) は、コンピューター科学者は文法規則と個々 の言語の構造に基づく機械翻訳システムを構築しようと。結果、ほとんどのケースで言わせて、素晴らしい未満。

画期的な新しい概念、機械学習、機械翻訳に適用されたとき。プロの翻訳者によって翻訳済みデータの膨大な量を使用すると、強力なアルゴリズムは、いくつかの限られたコンテキストとこれらの既存の翻訳単語を翻訳する方法を学ぶでしょう。

すべての遅い 2016 年まで利用できる機械翻訳製品 (web サイトまたはアプリ) は、指定された単語の最高の可能な翻訳を推測しようとする統計手法を用いたアルゴリズムに基づいていた。この技術には、統計的機械翻訳、呼び出されます。

ただし、統計的機械翻訳の制限事項の 1 つはそれがだけいくつかの単語のコンテキスト内の単語を翻訳翻訳された単語の前後には。小さな文章のそれはかなりよく働きます。長いも、翻訳の品質は良い非常に、いくつかの場合、無意味な境界線から変わります。それはマシンが生成されているを参照してくださいすることはほとんど常に。

2000 年代後半に新しい機械の深い学習または (少なくとも部分的に)、人間の脳のしくみをまねることを試みる 1 つ深いニューラル ネットワークと呼ばれる技術を学習研究側 (方法を構築し、訓練し、これらの大規模なニューラル ネットワークを実行する) の両方の進歩のおかげでコンピューター科学の問題をクラックして非常に大規模の到着と計算側にクラウドの力を計算するは難しいの多くで動作するように実行可能な選択肢になった。

具体的には、機械翻訳のためのニューラル ネットワークは最近可能になったし、まだその初期の段階で既に古い統計的機械翻訳ものは多くの言語のための 10 + 年のよりもより良い翻訳を提供します。

高レベル, ニューラル ネットワークで翻訳は 2 つの段階で動作します。

  • 最初のステージ モデル文が 5 単語もしくは 20 長いかどうかは、翻訳する必要がある単語はこの単語 (とその可能な翻訳) 完全な文のコンテキストに基づきます。

  • 第二段階は、文のコンテキスト内で他の言語に (言葉そのものではなく、それのニューラル ネットワークが構築されたモデル) この単語モデルを変換します。

ニューラル ネットワークの翻訳プロセスの 2 つの段階の高レベル図

ニューラル ネットワークに基づく翻訳について考える 1 つの方法は、単語を参照してください、「犬」と言う別の言語で流暢に話すのと思うすることです。これは彼または彼女の脳に犬のイメージを作成し、このイメージを例えば「かったり」フランス語ででしょう。ニューラル ネットワークは本質的に、「地縁」という言葉はフランス語 ("le"「ラ」ではない) で男性的な知っているでしょう。しかし、それは子犬看護と同じ犬の画像し、「la chienne」は、自動的に使用して文は「犬だけを生んだ 6 子犬」にした場合 ("le chien」の女性形) 文を翻訳するとき。

このアプローチはより良い結果を提供していますそれ。

  • 完全な文のアカウントには、いくつかの連続した単語のみ

  • 脳のようなパターン認識による言語の無限のバリエーションを処理することができます。

  • 性別、フォーマルなど各言語の特性に基づく言語の機微を学ぶ.

このアプローチのためニューラル ネットワークによる機械翻訳から生成される文章がそれらとマシンではなく人間が翻訳した場合、統計的機械ものも音より流暢な自然、通常より。

学ぶに行くしてくださいこのニューラル ネットワーク アーキテクチャの背後にある技術についての詳細https://www.microsoft.com/en-us/translator/mt.aspx#nnt.