Google Neural Machine Translation

Logo del Google Translate

Google Neural Machine Translation (GNMT) és un sistema de traducció automàtica neuronal (NMT) desenvolupat per Google i introduït el novembre de 2016, que utilitza una xarxa neuronal artificial per augmentar la fluïdesa i la precisió de Google Translate.[1] La xarxa neuronal consta de dos blocs principals, un codificador i un descodificador, tots dos d'arquitectura LSTM amb 8 capes d'ample de 1024 cadascuna, i un mecanisme d'atenció anticipada d'1 capa d'ample de 1024 que els connecta. El nombre total de paràmetres s'ha descrit de manera diversa com més de 160 milions, aproximadament 210 milions, 278 milions o 380 milions.[2]

GNMT millora la qualitat de la traducció aplicant un mètode de traducció automàtica basat en exemples (EBMT) en què el sistema "aprèn de milions d'exemples". L'arquitectura d'aprenentatge del sistema proposada per GNMT es va provar per primera vegada en més d'un centenar d'idiomes compatibles amb Google Translate. Amb el gran marc d'extrem a extrem, el sistema aprèn amb el temps a crear traduccions millors i més naturals. GNMT intenta traduir frases senceres alhora, en lloc de només peça per peça. La xarxa GNMT pot dur a terme una traducció automàtica interlingual codificant la semàntica de la frase, en lloc de memoritzar traduccions frase a frase.[3]

  1. Wu, Yonghui; Schuster, Mike; Chen, Zhifeng; Le, Quoc V.; Norouzi, Mohammad «Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation». Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation, 01-09-2016.
  2. «Peeking into the neural network architecture used for Google's Neural Machine Translation» (en anglès). https://smerity.com,+17-11-2016.+[Consulta: 28 maig 2023].
  3. «Compression of Google Neural Machine Translation Model — NLP Architect by Intel® AI Lab 0.5.5 documentation» (en anglès). https://intellabs.github.io.+[Consulta: 28 maig 2023].

From Wikipedia, the free encyclopedia · View on Wikipedia

Developed by Nelliwinne