堪稱“玄學”!百度機器翻譯技術獲重大突破:能預測發言者未來幾秒的內容!

堪稱“玄學”!百度機器翻譯技術獲重大突破:能預測發言者未來幾秒的內容!

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其實這是百度在機器同傳中研發的最新技術,有預測和可控延遲能力,能實現兩種語言之間的高質量、低延遲翻譯。它的出現讓機器同傳又有了新進展!

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同聲傳譯是一項很重要的工作,在國際會議、外交談判、演講等場合,只要交流之間出現了兩種語言,就需要同聲翻譯的幫助,他們會在現場聽取演講,并實時翻譯成另一種語言。

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這是百度同傳的腦補現場,當說到“百度在18年前”時,AI 就預測出了“started a business”



另外一點是!百度同傳可以個性化控制翻譯時的延遲速度,像法語和西班牙語這種比較接近的語言,延遲就設置在比較低的水平。


但是,英語和漢語這種差異較大的語言,以及英語和德語這種詞序不同的語言,延遲可以設置為較高水平,從而更好地應對差異。


人類同傳譯員在接到翻譯任務后,通常會提前很多天學習相關知識,進行“備課”,為的就是更好地應對陌生詞匯而臨危不懼。


于是,百度工程師們模仿了這一準備過程,讓機器同傳也能通過快速融合領域知識策略,快速學習專業知識,提前“備課”。





當 AI 同傳接到某一個領域的翻譯任務時,系統會收集該領域數據并在通用模型的基礎上進行增強訓練,最后對該領域術語庫進行強制解碼,使專業術語翻譯得準確可靠,且提升翻譯效率。





區別于傳統的上下文相關建模技術,百度推出了上下文無關音素組合的中英文混合建模單元,包含1749個上下文無關中文音節和1868個上下文無關英文音節。這個方法具有泛化性能好、對噪聲魯棒、中英文混合識別等特點。





根據語音識別模型常犯的錯誤,在訓練數據的時候加入噪聲數據,讓模型在接收到錯誤的語音識別結果時,也能在譯文中糾正過來。





比如,語音識別系統將“大堂”錯誤地識別為“大唐”,這一對噪聲詞被收錄到訓練數據里,再把源語言句子“我們在酒店大堂見面吧”替換為“我們在酒店大唐見面吧”,而保持目標語言翻譯不變“Let's meet at the lobby of the hotel”,同時將這兩個中文句子存儲在它的“大腦”里面,以后再出現類似的情況會更輕松地解決!




和咱們人類譯員相比,機器最大的優勢是不會因為疲倦而導致譯出率下降,能把所有“聽到”的句子全部翻譯出來,這讓機器的“譯出率”可以達到100%,遠高于人類譯員的60%-70%。







同聲傳譯被廣泛應用于政府間的峰會、多邊談判和其他商業場合,但是同傳人員稀缺也成為了當前的棘手問題。


研發百度同傳的目的,并不是取代人類譯員,而是為了降低同傳成本,讓同傳的應用范圍更加廣泛。我們希望世界各地的人在 AI 的幫助下早日實現“無障礙”的交流,用科技讓復雜的世界更簡單!


 




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