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日前，大年夜微软亚洲研究院官网懂得到其研究团队对外宣布，最新研发的机械翻译体系在通用消息报道测试集newstest2017的中-英测试集上，达到了可与人工翻译媲美的程度。

对偶进修(Dual Learning)：

固然此次冲破意义不凡，但研究人员也提示大年夜家，这并不代表仁攀类已经完全解决了机械翻译的问题，只能解释我们离最注目标又更近了一步。微软亚洲研究院副院长、天然说话计算组负责人周明表示，在WMT17测试集上的翻译结不雅达到仁攀类程度很鼓舞人心，但如有很多挑衅须要我们解决，比如在及时的消息报道上测试体系等。

据称，这是首个在消息报道的翻译质量和精确率上可以比肩人工翻译的翻译体系。

微软技巧院士，负责微软语音、天然说话和机械翻译工作的黄学东称，“这是对天然说话处理范畴最具挑衅性义务的一项重大年夜冲破。在机械翻译方面达到与仁攀类雷同的程度是所有人的妄图，我们没有想到这么快就能实现。”

该体系模型包含了由微软亚洲研究院研发的对偶进修、推敲收集、结合练习和一致性规范技巧。机械翻译是天然说话处理范畴最具挑衅性的研究义务之一。

据悉，​newstest2017消息报道测试集由家当界和学术界的合作伙伴合营开辟，痊愈客岁秋天在WMT17大年夜会上宣布。为了确保翻译结不雅精确且达到仁攀类的翻译程度，微软研究团队邀请了双语说话参谋将微软的翻译结不雅与两个自力的人工翻译结不雅进行了比较评估。

附该体系包含的四大年夜技巧——

对偶进修的发明是因为实际中有意义、有实用价值的人工智能义务往往会查对出现，两个义务可以互相反馈，大年夜而练习出更好的深度进修模型。例如，在翻译范畴，我们关怀大年夜英文翻译到中文，也同样关怀大年夜中文翻译回英文;在语音范畴，我们既关怀语音识其余问题，也关怀语音合成的问题;在图像范畴，图像辨认与图像生成也是查对出现。此外，在对话引擎、搜刮引擎等场景中都有对偶义务。

一方面，因为存在特别的对偶构造，两个义务可以互相供给反馈信息，而这些反馈信息可以用来练习深度进修模型。也就是说，即便没有工资标注的数据，有了对偶构造也可以做深度进修。另一方面，两个对偶义务可以互相充当对方的情况，如许就不必与真实的情况做交互，两个对偶义务之间的交互就可以产生有效的反馈旌旗灯号。是以，充分地应用对偶构造，就有望解决深度进修和加强进修的瓶颈，如“练习数据大年夜哪里来、与情况的交互怎么持续进行”等问题。

图：对偶无监督进修框架

推敲收集(Deliberation Networks)：

“推敲”二字可以认为是来源竽暌冠仁攀类浏览、写文┞仿以及做其他义务时刻的一种行动方法，即义务完成之后，并欠妥即终止，而是会反复推敲。微软亚洲研究院机械进修组将这个过程沿用到了机械进修中。推敲收集具有两段解码器，个中第一阶段解码器用于解码生成原始序列，第二阶段解码器经由过程推敲的过程打磨和润饰原始语句。后者懂得全局信息，在机械翻译中看，它可以基于第一阶段生成的语句，产生更好的翻译结不雅。

图：推敲收集的解码过程

结合练习(Joint Training)：

这个办法可以认为是大年夜源竽暌癸言到目标说话翻译(Source to Target)的进修与大年夜目标说话到源竽暌癸言翻译(Target to Source)的进修的结合。中英翻译和英中翻译都应用初始并行数据来练习，在每次练习的迭代过程中，中英翻译体系将中词句子翻译成英词句子，大年夜而获得新的句对，而该句对又可以反过来弥补到英中翻译体系的数据集中。同理，这个过程也可以反向进行。如许双向融合不仅使得两个体系的练习数据集大年夜大年夜增长，并且精确率也大年夜幅进步。

图：大年夜源竽暌癸言到目标说话翻译(Source to Target)P(y|x) 与大年夜目标说话到源竽暌癸言翻译(Target to Source)P(x|y)

一致性规范(Agreement Regularization)：

翻译结不雅可以大年夜左到右按次序产生，也可以大年夜右到左进行生成。该规范对大年夜左到右和大年夜右到左的翻译结不雅进行束缚。如不雅这两个过程生成的翻译结不雅一样，一般而言比结不雅不一样的翻译加倍可托。这个束缚，应用于神经机械翻译练习过程中，以鼓励体系基于这两个相反的过程生成一致的翻译结不雅。

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   本文标题：微软宣布重大里程碑：中英机器翻译可与人类媲美

   地址：http://www.17bianji.com/lsqh/40752.html

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