圖片來源：TechCrunch

Facebook計劃在今年末推出一個基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的全新翻譯系統(tǒng)，它算是機器學習的一種方法，最近Facebook和其他很多科技公司都對人工智能領域加大了投入。

Alan Packer是Facebook語言技術團隊工程主管，他在本周一表示，相比于傳統(tǒng)的機器翻譯，神經(jīng)網(wǎng)絡可以生成更加自然的翻譯結果，如今絕大多數(shù)翻譯軟件也采用了該技術。在舊金山舉辦的麻省理工科技評論EmTech Digital大會上，Packer表示，在學習如何翻譯習慣用語和非母語的隱喻方面，神經(jīng)網(wǎng)絡可以表現(xiàn)的更好。

谷歌也嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡應用到自己的翻譯服務上，不過，他們還沒有對外公布具體的更新時間表。

Facebook和谷歌都擁有大量用戶數(shù)據(jù)，他們可以利用這一資源來訓練自己的語言處理軟件。但是Facebook的數(shù)據(jù)能夠更好地反映出人們在非正式對話中是如何溝通交流的。在Facebook社交網(wǎng)絡平臺上，大約有2萬億個發(fā)帖和評論，此外，他們16億活躍用戶每天還會新增約10億個新內容。

Packer解釋了這些數(shù)據(jù)如何教他團隊所開發(fā)的軟件翻譯通俗的詞匯和短語。舉個例子，幾個月前，F(xiàn)acebook注意到法國年輕人喜歡在社交網(wǎng)絡上使用英語“wow（哇哦?。钡淖凅w——“uau”。Facebook的機器學習軟件從中了解到這個現(xiàn)象，那么就能更好地應用在他們的日常翻譯之中。

根據(jù)Packer透露，F(xiàn)acebook目前可以翻譯超過40種不同的語言，每天支持超過20億個翻譯。每個月，大約有8億人在Facebook上查看經(jīng)過翻譯的語言。

不過在Facebook平臺上，人們還會使用一種語言進行溝通交流，那就是Emoji，難道Packer沒有關注去翻譯這個語言？“Emoji應用的實在是太普遍了，”他說道。

 

via Technology Review

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