翻译界的重大突破!作为一个翻译,此刻我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑和恐惧!

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收藏文章 赞一个 已赞 2016-09-29 美国研究生留学


谷歌翻译实现重大突破!


你们来感受下!


上面图片看不清的请看下面两张截图,大家对比一下

对此,网友们都炸了,特别是学翻译的小伙伴们:


@猞猁与兔狲

作为一个翻译,看到这个新闻的此时此刻,我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧…… 


@李某正在潜逃

换言之···做翻译的人现在开始要被第三次工业革命淘汰了? 


@咖喱枝葉

外语系大学还没毕业的开始害怕 


@帥_路

毕业论文英文版有救了! 


谷歌翻译的重大突破是什么?这一切是如何发生的?其实昨天谷歌就已经发表了相关论文,介绍了自己最新的神经机器翻译系统(GNMT),以及新系统的工作原理。


前天(9月27日),谷歌在 ArXiv.org 上发表论文《Google`s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation》,介绍谷歌的神经机器翻译系统(GNMT)。


昨天(9月28日),谷歌 Research Blog 发布文章对该研究进行了介绍,还宣布将 GNMT 投入到了非常困难的汉语-英语语言的翻译生产中,引起了业内的极大的关注。


以下文章转载自机器之心微信公众号(ID:almosthuman2014)

原文作者:Quoc V. Le、Mike Schuster,机器之心编译,参与:吴攀。


以下为谷歌发出的介绍文章


十年前,我们发布了 Google Translate(谷歌翻译),这项服务背后的核心算法是基于短语的机器翻译(PBMT:Phrase-Based Machine Translation)。


自那时起,机器智能的快速发展已经给我们的语音识别和图像识别能力带来了巨大的提升,但改进机器翻译仍然是一个高难度的目标。


今天,我们宣布发布谷歌神经机器翻译(GNMT:Google Neural Machine Translation)系统,该系统使用了当前最先进的训练技术,能够实现到目前为止机器翻译质量的最大提升。我们的全部研究结果详情请参阅我们的论文《Google`s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation》。


几年前,我们开始使用循环神经网络(RNN:Recurrent Neural Networks)来直接学习一个输入序列(如一种语言的一个句子)到一个输出序列(另一种语言的同一个句子)的映射。其中基于短语的机器学习(PBMT)将输入句子分解成词和短语,然后在很大程度上对它们进行独立的翻译,而神经机器翻译(NMT)则将输入的整个句子视作翻译的基本单元。


这种方法的优点是:相比于之前的基于短语的翻译系统,这种方法所需的工程设计更少。当其首次被提出时,NMT 在中等规模的公共基准数据集上的准确度,就达到了可与基于短语的翻译系统媲美的程度。


自那以后,研究者已经提出了很多改进 NMT 的技术,其中包括模拟外部对准模型(external alignment model)来处理罕见词,使用注意(attention)来对准输入词和输出词 ,以及将词分解成更小的单元应对罕见词。尽管有这些进步,但 NMT 的速度和准确度还没能达到成为 Google Translate 这样的生产系统的要求。


我们的新论文描述了怎样克服让 NMT 在非常大型的数据集上工作的许多挑战、如何打造一个在速度和准确度上都足够能为谷歌 用户和服务带来更好的翻译体验的系统。



来自对比评估的数据,其中人类评估者对给定源句子的翻译质量进行比较评分。得分范围是 0 到 6,其中 0 表示「完全没有意义的翻译」,6 表示「完美的翻译」。


下面的可视化图展示了 GNMT 将一个汉语句子翻译成英语句子的过程。


该网络将该汉语句子的词编码成一个向量列表,其中每个向量都表征了到目前为止所有被读取到的词的含义(编码器(Encoder))。一旦读取完整个句子,解码器就开始工作——一次生成英语句子的一个词(解码器(Decoder))。


为了在每一步都生成翻译正确的词,解码器重点注意了与生成英语词最相关的编码的汉语向量的权重分布(「注意(Attention)),蓝色链接的透明度表示解码器对一个被编码的词的注意程度)。




使用人类评估的并排比较作为一项标准,GNMT 系统得出的翻译相比于之前基于短语的生产系统有了极大提升。


在双语人类评估者的帮助下,我们在来自维基百科和新闻网站的样本句子上测定发现:GNMT 在多个主要语言对的翻译中将翻译误差降低了 55%-85% 甚至更多。


今天除了发布这份研究论文之外,我们还宣布将 GNMT 投入到了一个非常困难的语言(汉语-英语)的翻译的生产中。


现在,移动版和网页版的 Google Translate 的汉英翻译已经在 100% 使用 GNMT 机器翻译了——每天大约 1800 万条翻译。GNMT 的生产部署是使用我们公开开放的机器学习工具套件 TensorFlow 和我们的张量处理单元(TPU:Tensor Processing Units),它们为部署这些强大的 GNMT 模型提供了足够的计算算力,同时也满足了 Google Translate 产品的严格的延迟要求。

汉语到英语的翻译是 Google Translate 所支持的超过 10000 种语言对中的一种,在未来几个月,我们还将继续将我们的 GNMT 扩展到远远更多的语言对上。

机器翻译还远未得到完全解决。GNMT 仍然会做出一些人类翻译者永远不出做出的重大错误,例如漏词和错误翻译专有名词或罕见术语,以及将句子单独进行翻译而不考虑其段落或页面的上下文。为了给我们的用户带来更好的服务,我们还有更多的工作要做。


但是,GNMT 代表着一个重大的里程碑。我们希望与过去几年在这个研究方向上有所贡献的许多研究者和工程师一起庆祝它——不管是来自谷歌还是更广泛的社区。


对于谷歌的神经机器翻译系统,有人欢喜有人忧,你怎么看?欢迎留言互动哦!

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