Google Ra Mắt Hệ Thống Dịch Thuật Google Neural Machine Translation

28 Tháng Chín 20167:00 CH(Xem: 23095)
Google Ra Mắt Hệ Thống Dịch Thuật Google Neural Machine Translation
Hạ tuần tháng 09/2016, sau nhiều năm nghiên cứu, Google giới thiệu Google Neural Machine Translation (GNMT), hệ thống máy học (machine-learning) chuyên về dịch thuật.

Hệ thống Google Neural Machine Translation (GNMT) ban đầu sẽ được áp dụng cho hệ thống ngôn ngữ Trung Quốc, và sẽ được triển khai cho các ngôn ngữ khác trong tương lai.

Kỹ thuật đơn giản nhất của dịch thuật mà bất cứ hệ thống nào cũng làm được là cách dịch word-by-word: tìm nghĩa của từng từ muốn dịch, sau đó đổi nó với từ tương đương nghĩa của ngôn ngữ khác. Phương pháp dịch word-by-word sẽ khiến ngữ nghĩa của câu có thể bị biến đổi hoàn toàn, nhưng phần nào vẫn có thể truyền đạt được tối thiểu một số ý chính.

blank
GNMT sẽ phân tích ngữ nghĩa cả câu chứ không sử dụng cách dịch word-by-word, nhưng nó vẫn phân tích câu ra thành từng chữ. Có thể hiểu cơ chế dịch của GNMT khi con người thường xem ngữ nghĩa của một câu trước tách chúng ra thành nhiều phần nhỏ để dịch khi dịch. Hệ thống mạng nơ-ron ảo đã được huấn luyện để phân tích hình ảnh/vật thể theo cách của con người, và cả trong việc dịch thuật ngôn ngữ.


Áp dụng công nghệ machine-learning để dịch thuật khiến GNMT có rất nhiều ưu điểm so với hệ thống dịch thuật khác. Chẳng hạn như khi tìm thấy những từ hiếm gặp, nó sẽ tách từ đó ra thành nhiều phần và tìm toàn bộ ngữ nghĩa của những phần đó, sau đó tổng hợp và đưa ra một nghĩa chung gần nhất.

Được biết, Google đã phải xây dựng hệ thống phần cứng riêng biệt cho hệ thống dịch machine-learning, thu được kết quả là một hệ thống dịch gần như đạt đến độ chính xác của con người đã ra đời.

Google đã viết trên trang blog của mình: “Theo đánh giá, GNMT đã giảm 60% lỗi dịch thuật so với các hệ thống dịch trước đó. Các thí nghiệm mới nhất cũng cho thấy chất lượng dịch của GNMT đã gần đạt độ chính xác của con người hơn”. Nhóm làm việc Google Brain, gồm ông Quoc Le và Mike Schuster, cũng khẳng định lỗi dịch thuật đã giảm từ 55-85% tùy ngôn ngữ.

Tuy nhiên, đây vẫn là giai đoạn sơ khởi, hệ thống vẫn đang trong quá trình "học" để cải thiện. Nhóm nghiên cứu Google vẫn còn nhiều việc phải làm, nhưng nhìn chung, GNMT là một dấu hiệu chuyển biến của kỷ nguyên dịch thuật mới của máy học.
514Vote
47Vote
37Vote
28Vote
14Vote
3.540
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
27 Tháng Chín 2019
Lấy cảm hứng từ các tấm pin năng lượng Mặt Trời siêu mỏng mới được phát triển dành cho vệ tinh, Toyota đã triển khai một dự án thử nghiệm công nghệ mới lên chiếc xe điện Prius với hy vọng vào một ngày không xa trong tương lai, người dùng có thể đi mãi trên chiếc xe của họ mà không cần phải dừng lại để tiếp nhiên liệu hay sạc điện.
26 Tháng Chín 2019
Trung Quốc ngày nay đã có thể tự mình đạt được thành quả cao trong sản xuất điện hạt nhân, đưa người lên vũ trụ hay dẫn đầu trong nhiều lĩnh vực liên quan tới trí tuệ nhân tạo. Nhưng khi nói đến sản xuất chất bán dẫn, họ vẫn bị tụt lại phía sau và buộc phải chi ngày càng nhiều hơn cho việc nhập khẩu chip cho các thiết bị điện tử, PC và cả thiết bị quân sự.
26 Tháng Chín 2019
Khoảng cuối tháng 09/2019, theo Kapersky, công cụ gián điệp Dtrack được cho là do nhóm hacker Lazarus tạo nên, đang được dùng để tải tập tin đến hệ thống của các nạn nhân, lưu lại thông tin gõ phím và thực hiện nhiều thao tác khác dưới dạng chương trình điều khiển từ xa có chứa mã độc.
26 Tháng Chín 2019
Không thể hấp thụ đủ lượng axit béo omega-3 sẽ gây ra nhiều hậu quả đáng sợ, bao gồm nguy cơ mắc trầm cảm, ADHD và cả chứng mất trí nhớ.
26 Tháng Chín 2019
Khoảng cuối tháng 09/2019, theo TrendForce, Hàn Quốc đang chiếm giữ lĩnh vực chip DRAM với ba cái tên Samsung, SK Hynix và Micron chiếm 94.9% toàn bộ thị trường. Nhưng tình hình có thể sẽ sớm bị thay đổi khi Trung Quốc, cụ thể hơn là ChangXin Memory Technologies đã bắt đầu quá trình đầu tư 21.1 tỷ USD để sản xuất chip RAM.
26 Tháng Chín 2019
Con người dành 1/3 cuộc đời để ngủ, nhưng giấc ngủ vẫn còn nhiều bí ẩn chưa được chúng ta khám phá. Nên sẽ có không ít những lầm tưởng mà chúng ta thường vẫn nghĩ là đúng nhưng thật ra lại gây hại cho cơ thể rất nhiều.