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該論文介紹,神經(jīng)機器翻譯模型利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯各種語言,這些模型通常需要大量可在線獲取的數(shù)據(jù)加以訓(xùn)練,但并非所有語言數(shù)據(jù)都公開、低成本或是普遍可及,此類語言被稱為“低資源語言”。而增加模型在翻譯語言數(shù)量上的語言輸出可能會影響模型的翻譯質(zhì)量。
《自然》同期發(fā)表同行專家“新聞與觀點”文章指出,NLLB團隊研發(fā)的這個工具,可以幫助很少被翻譯的那些語言的使用者,讓他們能使用互聯(lián)網(wǎng)和其他技術(shù)。
bbgames官方注册中新網(wǎng)北京6月8日電 (記者 孫自法)國際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新一篇人工智能(AI)研究論文稱,研究人員開發(fā)出一個Meta人工智能模型的底層技術(shù),該模型能翻譯200種不同語言,增加了能用機器翻譯的語言數(shù)量。
為此,本篇論文作者、“不落下任何語言”(No Language Left Behind,NLLB)團隊開發(fā)出一種跨語言技術(shù),能讓神經(jīng)機器翻譯模型學(xué)習(xí)如何利用翻譯高資源語言的預(yù)存能力來翻譯低資源語言。作為成果,NLLB團隊開發(fā)了一個在線多語言翻譯工具,名為NLLB-200,該工具能容納200種語言,其低資源語言數(shù)量是高資源語言的三倍,翻譯表現(xiàn)比已有系統(tǒng)高了44%。
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