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打破語言壁壘 實現(xiàn)200種語言翻譯
2024年06月12日 13:20:29 來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：4954

近日，Meta的法國研究團隊和“不落下任何語言”(NLLB)團隊開發(fā)了一種跨語言技術，能讓神經(jīng)機器翻譯模型學習如何利用翻譯高資源語言的預存能力，實現(xiàn)對低資源語言的翻譯。

　　【化工儀器網(wǎng) 時事熱點】在人工智能技術飛速發(fā)展的今天，神經(jīng)機器翻譯已成為語言服務行業(yè)的重要力量。近日，Meta的法國研究團隊和“不落下任何語言”(NLLB)團隊開發(fā)了一種跨語言技術，能讓神經(jīng)機器翻譯模型學習如何利用翻譯高資源語言的預存能力，實現(xiàn)對低資源語言的翻譯。
 
　　研究團隊開發(fā)了一個在線多語言翻譯工具，名為“NLLB-200”。該工具能容納200種語言，其低資源語言數(shù)量是高資源語言數(shù)量的3倍，翻譯表現(xiàn)則比當今已有系統(tǒng)高44%。
 
　　神經(jīng)機器翻譯模型利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡翻譯各種語言。這些模型通常需要大量可在線獲取的數(shù)據(jù)加以訓練，但并非所有語言數(shù)據(jù)都是公開、低成本或是普遍可及的，這類語言被稱為低資源語言。一味地增加模型翻譯語言數(shù)量，可能會影響模型的翻譯質(zhì)量。
 
　　為此，研究團隊擴大“NLLB-200”的訓練數(shù)據(jù)量，他們用一個語言識別系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了這些特定語言的更多實例，并從互聯(lián)網(wǎng)存檔中挖掘雙語文本數(shù)據(jù)，幫助提升其翻譯質(zhì)量。
 
　　盡管神經(jīng)機器翻譯取得了顯著的進步，但仍然存在一些挑戰(zhàn)和局限性。研究團隊指出，這個工具可以幫助很少被翻譯的語言的使用者，讓他們也能用上互聯(lián)網(wǎng)和其他技術。但團隊也表示，目前誤譯的情況仍有可能出現(xiàn)。
 
　　神經(jīng)機器翻譯技術的發(fā)展為全球語言交流帶來了革命性的變革。隨著技術的不斷進步和應用的拓展，相信未來人類將能夠更加自由、便捷地進行跨語言的交流和合作。
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