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Facebook计划在今年末推出一个基于人工神经网络的全新翻译系统,它算是机器学习的一种方法,最近Facebook和其他很多科技公司都对人工智能领域加大了投入。
Alan Packer是Facebook语言技术团队工程主管,他在本周一表示,相比于传统的机器翻译,神经网络可以生成更加自然的翻译结果,如今绝大多数翻译软件也采用了该技术。在旧金山举办的麻省理工科技评论EmTech Digital大会上,Packer表示,在学习如何翻译习惯用语和非母语的隐喻方面,神经网络可以表现的更好。
谷歌也尝试将神经网络应用到自己的翻译服务上,不过,他们还没有对外公布具体的更新时间表。
Facebook和谷歌都拥有大量用户数据,他们可以利用这一资源来训练自己的语言处理软件。但是Facebook的数据能够更好地反映出人们在非正式对话中是如何沟通交流的。在Facebook社交网络平台上,大约有2万亿个发帖和评论,此外,他们16亿活跃用户每天还会新增约10亿个新内容。
Packer解释了这些数据如何教他团队所开发的软件翻译通俗的词汇和短语。举个例子,几个月前,Facebook注意到法国年轻人喜欢在社交网络上使用英语“wow(哇哦!)”的变体——“uau”。Facebook的机器学习软件从中了解到这个现象,那么就能更好地应用在他们的日常翻译之中。
根据Packer透露,Facebook目前可以翻译超过40种不同的语言,每天支持超过20亿个翻译。每个月,大约有8亿人在Facebook上查看经过翻译的语言。
不过在Facebook平台上,人们还会使用一种语言进行沟通交流,那就是Emoji,难道Packer没有关注去翻译这个语言?“Emoji应用的实在是太普遍了,”他说道。