ระบบแปลภาษาด้วยเครื่อง (Machine Translation) ได้แก้ปัญหาทางภาษาทั่วโลกด้วยการพัฒนาการแปลด้วย Neural Machine Translation โดยการแปลภาษาด้วยเครื่อง Neural Machine Translation นั้น สามารถประมวลผลได้หลากหลายภาษา โดยใช้รูปแบบการแปลแบบเดียว
Neural Machine Translation เรียนรู้จากการจำเสียงพูดอัตโนมัติ และข้อความของระบบ ก่อนหน้านี้ Google ได้ศึกษาผลกระทบของการเพิ่มจำนวนภาษาที่สามารถเรียนรู้ได้ และควบคุมจำนวนข้อมูลการฝึกอบรมภาษา ซึ่ง Google สามารถฝึกอบรมแบบจำลองเดียวโดยใช้ข้อมูลที่มีทั้งหมด ถึงแม้จะมีความแตกต่างอย่างมากในภาษา ขนาดข้อมูล สคริปต์ความซับซ้อน และโดเมนก็ตาม
Google ได้ผลักดันข้อจำกัดของการวิจัยเกี่ยวกับ Neural Machine Translation หลายภาษาโดยการฝึกอบรมแบบจำลอง Neural Machine Translation เดียวใน 25 ล้านประโยคจาก 100 ภาษา ผลที่ได้คือ วิธีการแปลภาษาด้วย Neural Machine Translation ที่พูดได้หลายภาษา ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงคุณภาพทั้งในภาษาระดับต่ำ และระดับสูง และยังสามารถปรับให้เข้ากับโดเมน หรือภาษาแต่ละภาษาได้อย่างง่ายดาย
การแปลด้วยเครื่อง Neural Machine Translation อาจจะมีความเปลี่ยนแปลงไปจากภาษาต้นฉบับบ้าง แต่ Neural Machine Translation ได้รับการฝึกฝนการแปลโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด (มากกว่า 25 ล้านตัวอย่างจาก 103 ภาษา) และ Google พบว่าภาษาที่มีข้อมูลน้อยจะสามารถแปลได้ดีขึ้นมากกว่าภาษาที่มีข้อมูลจำนวนมากอีกด้วย
เกาะติดข่าวสารการตลาดออนไลน์ เทคนิคการโปรโมทโฆษณา
แค่กดเป็นเพื่อนกับ ไลน์ @ajlink ที่นี่
Fanpage : Aj Link
ติดตามข่าวสารไอที : www.ajlink.net
ที่มา : ai.googleblog