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研究人員發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI在翻譯行業(yè)的潛力

2022-07-17 11:16:40 編輯:甘嘉霄 來源:
導(dǎo)讀 得益于翻譯行業(yè)的長足進(jìn)步,世界變得越來越相互聯(lián)系和相互依存。CSA(常識咨詢)研究公司發(fā)布的語言服務(wù)市場:2018報告可以確定全球翻譯...

得益于翻譯行業(yè)的長足進(jìn)步,世界變得越來越相互聯(lián)系和相互依存。CSA(常識咨詢)研究公司發(fā)布的“語言服務(wù)市場:2018”報告可以確定全球翻譯市場正在飛躍發(fā)展。根據(jù)《語言服務(wù)市場:2018年》報告,2018年全球外包語言服務(wù)和技術(shù)市場規(guī)模為465.2億美元,到2021年將增長并增至561.8億美元。

由市場研究公司Nimdzi Insights編寫的另一份報告題為“ 2019 Nimdzi 100-語言服務(wù)行業(yè)分析”;2019年,語言服務(wù)行業(yè)的收入為536億美元,到2023年,這一數(shù)字預(yù)計將達(dá)到700億美元。

全球整合

一個已經(jīng)存在了數(shù)百年并且預(yù)計將以兩位數(shù)增長的行業(yè)令人驚訝。之間最近的貿(mào)易保護(hù)主義政策增加了前提。

得益于全球化,全球市場正在交換,交易商品和服務(wù),從而助長了使用多種語言的經(jīng)濟體的需求。各國都希望使用其語言的商品和服務(wù),這是近年來翻譯行業(yè)興起的重要因素。

技術(shù)的出現(xiàn)

自Google推出Google Translate并使用基于階段的機器翻譯算法以來,已有10多年的歷史了。從那時起,技術(shù)就再也沒有回頭,基于機器學(xué)習(xí)的語音識別和圖像識別功能繼續(xù)重新定義世界的交易方式。盡管還有很長的路要走,但是提高機器翻譯的能力是一個具有挑戰(zhàn)性的目標(biāo)。

人工智能驅(qū)動的神經(jīng)機器翻譯是全球翻譯市場的號召。基于這樣一個前提,即可以直接在源文本和目標(biāo)文本上訓(xùn)練神經(jīng)機器翻譯,而不需要像在統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)中部署的標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)那樣的管道。

機器翻譯的早期版本基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型受固定長度的輸入序列(以相同長度的輸出為特征)的限制。這些模型的體系結(jié)構(gòu)已大大改善,使用了以編碼器-解碼器體系結(jié)構(gòu)排列的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該體系允許可變長度的輸入和輸出序列。最近增加的注意力機制利用了這些模式,并允許該模型提高長單詞序列的準(zhǔn)確性,從而使該模型能夠?qū)W習(xí)在解碼每個輸出時在哪里強調(diào)輸入序列。

NLP即時翻譯

在當(dāng)前情況下,最先進(jìn)的神經(jīng)機器翻譯引擎可以60-90%的精度翻譯文本。當(dāng)這項技術(shù)在現(xiàn)實世界中的翻譯場景中進(jìn)行測試時,就會伴隨著其缺陷,其中之一就是該技術(shù)無法始終如一地翻譯文本。

編碼器-解碼器注意模型架構(gòu)允許將具有句子長度的序列用作模型的輸入。當(dāng)翻譯一個句子時,此模型可以很好地工作,但是當(dāng)面對較長的段落和文檔文本時,該模型就很麻煩了。該模型單獨翻譯每個句子,而沒有前一個句子的借口。這加起來導(dǎo)致翻譯句子之間關(guān)鍵字不一致的翻譯。

人與機器的案例

如果您認(rèn)為啟用NLP的翻譯將取代人工翻譯,那么在不久的將來就不會發(fā)生這種情況。AI距離能夠執(zhí)行多任務(wù)處理還很遙遠(yuǎn)。面向?qū)I(yè)人士的AI輔助翻譯平臺TranslateFX表示,從短期來看,AI不會用AI軟件代替人工翻譯。從長遠(yuǎn)來看,盡管人工智能將有助于提高人類的生產(chǎn)力,使其工作效率提高60-70%。

人工智能軟件將改善困難法律文件的合同,保密協(xié)議,協(xié)議,免責(zé)聲明,許可,新聞稿,商業(yè)計劃,研究報告,公司公告,財務(wù)報告,招股說明書,信息備忘錄,條款和條件的翻譯,使整個企業(yè)世界更輕松,更全面地進(jìn)行交易。簡而言之,基于AI的NLP解決方案將把人類的智能增強為復(fù)雜的文檔翻譯。

增強人類智能

隨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高,計算能力的提高以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的改進(jìn),神經(jīng)機器翻譯有望變得更加準(zhǔn)確。這種務(wù)實的轉(zhuǎn)變將使人類適應(yīng)技術(shù)的優(yōu)勢,并專注于他們擅長的領(lǐng)域??梢圆渴鹕窠?jīng)機器翻譯以立即生成準(zhǔn)確的初稿,而人腦的后續(xù)工作將是提高翻譯質(zhì)量,這包括對機器翻譯文本的后期編輯或?qū)忛啠源_保準(zhǔn)確性和內(nèi)容映射。

市場上存在的大多數(shù)翻譯工具都是高度通用的,它們受過翻譯訓(xùn)練,并且內(nèi)容種類繁多,從聊天到新聞到餐廳菜單再到故事板。沒有上下文,機器將無法有效地準(zhǔn)確翻譯文本,而又不了解目標(biāo)受眾,情況和文本的用法。

答案在于定制

在未來的時代,技術(shù)將更加個性化,以適應(yīng)各個行業(yè)和企業(yè)的需求,翻譯行業(yè)也是如此。歡迎使用針對特定企業(yè)文檔而設(shè)計的定制機器翻譯引擎,其中包括案例研究,手冊,針對特定業(yè)務(wù)受眾的報告。

定制開發(fā)的機器翻譯引擎有潛力將翻譯文本的準(zhǔn)確性提高20%以上。翻譯公司現(xiàn)在專注于特定公司或行業(yè),例如,TranslateFX專注于財務(wù)和法律文件翻譯。

在將來,一致性將成為爭論的焦點,這個問題將通過根據(jù)上下文開發(fā)的其他機器學(xué)習(xí)或自然語言處理算法來解決。增強人類智能在翻譯行業(yè)還有很長的路要走。未來將把經(jīng)濟與NLP支持的翻譯功能結(jié)合在一起。


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