人工智慧領域新突破百度發佈基於深度學習的線上翻譯系統
- 發佈時間：2015-05-29 01:33:24 來源：北京晨報 責任編輯：羅伯特
日前，百度在機器翻譯技術上取得重大突破，發佈了融合統計和深度學習方法的線上翻譯系統。該系統借助電腦模擬的海量神經元，模倣人腦“理解語言，生成譯文”，同時結合百度已有的統計機器翻譯技術，使得機器翻譯品質實現了質的飛躍。
此次百度發佈的基於深度學習的線上翻譯系統，實現了類似人腦的“理解語言，生成譯文”的翻譯方式。這種翻譯方法最大的優勢在於譯文流暢，更加符合語法規範，容易理解。
據了解，百度利用自身得天獨厚的龐大網頁庫資源，挖掘了海量的雙語句對，作為系統的“學習教材”。由於深度神經網路結構極其複雜，整個學習過程非常耗時，需要持續很長時間。百度機器翻譯團隊經過技術攻堅，使得翻譯系統的學習效率提高了十幾倍，大大縮短了學習時間。
百度新發佈的翻譯系統應用了長短時記憶（ＬＳＴＭ， Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）的迴圈神經網路深度學習技術。該模型擅長對自然語言建模，把任意長度的句子轉化為特定維度的浮點數向量，“記住”句子的全部語義。ＬＳＴＭ模型側重於“記憶”那些比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長的時間，對於那些不太重要的單詞，則會儘量早地“忘記”它，把寶貴的資源留給更重要的詞。該模型很好地解決了自然語言句子向量化的難題，對利用電腦來處理自然語言來説具有非常重要的意義，使得電腦對語言的處理不再停留在簡單的字面匹配層面，而是進一步深入到語義理解的層面。
一直以來，百度在機器翻譯領域堅持技術創新，不斷提升翻譯品質和系統性能，致力於大規模網際網路應用，為廣大用戶提供高品質、方便快捷的翻譯服務。依託海量的網際網路資源和自然語言處理技術的優勢，百度研發出高品質翻譯知識獲取技術，突破了傳統方法在翻譯知識獲取方面規模小、成本高的瓶頸；基於網際網路大數據的多策略翻譯模型，能夠實時響應用戶複雜多樣的包括網路新詞、科技文獻、電子商務、古文、粵語等多領域、多文體的翻譯需求；基於樞軸語言的翻譯方法，使得資源有限的小語種翻譯成為可能。
百度機器翻譯團隊一直秉承讓所有人平等便捷地獲取資訊、找到所求的使命，致力於消除用戶跨語言溝通交流的障礙。結合百度領先的圖像識別、語音識別等技術，“百度翻譯”ＡＰＰ為用戶打造了一個全方位的隨身翻譯官。這位“翻譯官”不僅可以幫助用戶實時地與外國人進行面對面交流，根據用戶所處場景，智慧推送實用口語例句，還可以通過攝像頭拍照對功能表、車站站牌等進行翻譯，解決用戶在海外學習和旅行時的語言難題。劉松
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