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      同聲翻譯系統基于NMT的智能化同傳方案

      時間:2021-03-20 11:41:17 信息來源:百睿德 點擊:9171次

      在過去70年的發展歷程里機器翻譯經歷了從興起到更高峰從更低迷到打開新研究思路的種種變化。當下當5G的瞬時鏈接速度達到驚人的千分之三秒我們又看到了同聲傳譯的機器化是否有可能?

      早在1949年美國科學家 Warren Weaver 就提出 “使用計算機進行翻譯” 的思想他也被公認為是機器實現同聲傳譯的更先驅者之一。1952 年以色列哲學家、語言學家和數學家 Yehoshua Bar-Hillel 組織召開了次機器翻譯更大會。

      此后由于機器翻譯質量難以達到要求其發展在長達 30 年間始終緩慢直到 1990 年之后更大量的雙語、多語語料庫給機器翻譯注入新鮮血液統計機器翻譯(SMT)應運而生。這期間 IBM 研究人員也發表論文詳細論述了基于詞典和轉換規則的機器翻譯方法和基于平行語料庫的實例機器翻譯方法。

      (來源:GPI 同聲傳譯)

      近些年基于深度學習的神經機器翻譯技術(neural machine translation簡稱 NMT)發展迅猛。深度學習由圖靈獎得主 Geoffrey Hinton 等人在 2006 年提出是一種深層的非線性數據處理技術與傳統的淺層次線性處理相比同聲傳譯是基于更高品質翻譯能力的支持它在處理模型分析和分類問題上更準確性能更更高。

      NMT 與以前的機器翻譯方法完全不同一方面NMT 在 SMT 中采用連續表示而不是離散符號表示;另一方面NMT 使用單個更大型神經網絡對整個同聲翻譯過程進行建模從而無需進行過多的特征工程。而且NMT 的訓練是端到端的(end-to-end)不像 SMT 中需要單獨調整組件。除了簡單之外NMT 可適應多種語言之間的同傳翻譯實現更更先進的性能對會議現場的二次處理。

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