Технологии глубокого обучения позволяют искусственному интеллекту Google переводить языки в парах, которые ранее ему не встречались

Пятница, 25 ноября 2016 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Некоторое время назад Google перевела свой сервис Google Translate на технологии глубокого обучения Google Neural Machine Translation, что должно в итоге положительно сказаться на качестве переводов.

Оказалось, что подобные технологии могут не только улучшить качество переводов, но и научить сервис самостоятельно переводить новые пары языков. К примеру, если сервис научили переводить с корейского на английский и с японского на английский, то он вполне способен сам, без дополнительного обучения, перевести с корейского на японский и наоборот. Причём в данном случае ведь мало соотнести слова разных языков — системе нужно учитывать семантику.

Конечно, новых языков в нашем мире не предвидится, но подобная «сообразительность», обусловленная технологиями глубокого обучения, может значительно ускорить развитие языковых сервисов, связанных с переводами. Уже сейчас существуют устройства для перевода речи в режиме реального времени, хотя они и далеко не идеальны. Но с развитием вышеуказанных технологий мы вполне можем ожидать в недалёком будущем появления полноценных электронных переводчиков речи, которые можно встретить в фантастических произведениях.

Теги: Google

Комментировать

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 396
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Skype: rosinvest.com (Русский, English, Zhōng wén).

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003

Ноябрь 2009: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Rating@Mail.ru