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打破語言壁壘 實現200種語言翻譯
2024年06月12日 13:20:29
來源：化工儀器網 點擊量：4822
近日，Meta的法國研究團隊和“不落下任何語言”(NLLB)團隊開發了一種跨語言技術，能讓神經機器翻譯模型學習如何利用翻譯高資源語言的預存能力，實現對低資源語言的翻譯。
【化工儀器網 時事熱點】在人工智能技術飛速發展的今天，神經機器翻譯已成為語言服務行業的重要力量。近日，Meta的法國研究團隊和“不落下任何語言”(NLLB)團隊開發了一種跨語言技術，能讓神經機器翻譯模型學習如何利用翻譯高資源語言的預存能力，實現對低資源語言的翻譯。
研究團隊開發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，其低資源語言數量是高資源語言數量的3倍，翻譯表現則比當今已有系統高44%。
神經機器翻譯模型利用人工神經網絡翻譯各種語言。這些模型通常需要大量可在線獲取的數據加以訓練，但并非所有語言數據都是公開、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量，可能會影響模型的翻譯質量。
為此，研究團隊擴大“NLLB-200”的訓練數據量，他們用一個語言識別系統發現了這些特定語言的更多實例，并從互聯網存檔中挖掘雙語文本數據，幫助提升其翻譯質量。
盡管神經機器翻譯取得了顯著的進步，但仍然存在一些挑戰和局限性。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網和其他技術。但團隊也表示，目前誤譯的情況仍有可能出現。
神經機器翻譯技術的發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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