Google Ra Mắt Hệ Thống Dịch Thuật Google Neural Machine Translation

28 Tháng Chín 20167:00 CH(Xem: 23244)
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
22 Tháng Tư 2019
Sự khác biệt giữa các hệ điều hành thời gian thực (Real-Time OS - RTOS) và các nền tảng truyền thống khác nằm ở khả năng dự đoán trước của chúng. Với một RTOS, nhà phát triển có thể đảm bảo rằng, việc gián đoạn xử lý hay chuyển từ tiến trình này sang tiến trình khác sẽ được thực hiện trong một thời gian biết trước. Điều này sẽ đảm bảo mạnh mẽ cho các ứng dụng rằng chúng có thể đáp ứng kịp thời gian để các sự kiện phần cứng, các chương trình timer hoặc các chương trình khác có thể sử dụng CPU nếu muốn.
22 Tháng Tư 2019
Liệu có thể xảy ra một sự kiện thuộc lớp Carrington tác động đến Trái đất, thiệt hại ước tính có thể xảy ra đối với lưới điện và điện tử toàn cầu ở quy mô chưa từng có? Cực quang trong ảnh được chụp vào năm 2016 trên hồ Thingvallavatn ở Iceland.
22 Tháng Tư 2019
Apple từng bị nhiều công ty kiện vì trùng thương hiệu sản phẩm, iPhone, iPad và hầu hết hãng đều thắng. Nhưng tháng 04/20119, Apple đã thua trên chiến trường pháp lý dưới tay của Swatch - hãng làm đồng hồ nổi tiếng của Thụy Sĩ vì câu nói huyền thoại của cố CEO Steve Jobs: "One more thing".
22 Tháng Tư 2019
Theo hình ảnh do hệ thống camera bãi xe ghi lại, khói trắng bất ngờ bốc lên từ nắp ca-pô chiếc Tesla Model S màu trắng. Sau đó xe phát nổ và bốc cháy, làm hư hỏng những chiếc xe xung quanh. Vụ việc diễn ra vào khoảng 20h ngày 21/04/2019.
22 Tháng Tư 2019
Động vật ăn cỏ sẽ chỉ ăn cỏ để sinh tồn, cũng như động vật ăn thịt chỉ ăn thịt. Tuy nhiên, thực tế có những trường hợp những con vật đáng yêu ăn cỏ vẫn ăn thịt, không phải vì không có gì ăn mà rất có thể vì chúng đang thiếu một chất gì đó.
20 Tháng Tư 2019
Khoảng giữa tháng 04/2019, sau vụ cháy làm tan nát cả phần mái của Nhà thờ Đức Bà ở Paris, đã có hơn 1 tỷ USD được quyên góp để giúp phục dựng lại kiến trúc mang tính lịch sử của cả nhân loại. Tuy nhiên, lại phát sinh có 1 vấn đề khác đó là nếu muốn phục dựng đúng y phiên bản cũ, nước Pháp đang không có các cây đủ lớn để làm nguyên liệu.