圖片來源：TechCrunch
Facebook計劃在今年末推出一個基於人工神經網絡的全新翻譯系統，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，他在本週一表示，相比於傳統的機器翻譯，神經網絡可以生成更加自然的翻譯結果，如今絕大多數翻譯軟件也採用了該技術。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，神經網絡可以表現的更好。
Google也嘗試將神經網絡應用到自己的翻譯服務上，不過，他們還沒有對外公佈具體的更新時間表。
Facebook和Google都擁有大量用户數據，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的數據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社交網絡平台上，大約有2萬億個發帖和評論，此外，他們16億活躍用户每天還會新增約10億個新內容。
Packer解釋了這些數據如何教他團隊所開發的軟件翻譯通俗的詞彙和短語。舉個例子，幾個月前，Facebook注意到法國年輕人喜歡在社交網絡上使用英語“wow（哇哦！）”的變體——“uau”。Facebook的機器學習軟件從中了解到這個現象，那麼就能更好地應用在他們的日常翻譯之中。
根據Packer透露，Facebook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上查看經過翻譯的語言。
不過在Facebook平台上，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，”他説道。
via Technology Review
資料來源：雷鋒網
作者/編輯：AI科技評論
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