Google अनुवाद एक तंत्रिका नेटवर्क से जुड़ा हुआ है

GNMT (Google का तंत्रिका मशीन अनुवाद) आर्किटेक्चर मॉडल। बाईं ओर एनकोडर नेटवर्क है, दाईं ओर डिकोडर है, बीच में ध्यान मॉड्यूल है। एनकोडर की निचली परत दो तरफा है: गुलाबी मॉड्यूल बाएं से दाएं, और हरे रंग की जानकारी को विपरीत दिशा में इकट्ठा करते हैं

। Google Google अनुवाद सेवा को पूरी तरह से गहन सीखने के लिए स्थानांतरित करने जा रहा है । तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिथ्म का एक विस्तृत विवरण arXiv.org पर प्रकाशित हुआ है।

Google द्वारा प्रारंभिक अनुमानों के अनुसार, एक तंत्रिका नेटवर्क पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों की तुलना में बेहतर अनुवाद गुणवत्ता प्रदान करता है। यह पहले से ही सबसे कठिन अंग्रेजी-चीनी भाषा जोड़ी में परीक्षण किया गया है, और तंत्रिका नेटवर्क ने तुरंत अनुवाद त्रुटियों की संख्या 60% कम कर दी है। परिणाम प्रभावशाली है। अगले कुछ महीनों में अन्य भाषा जोड़े तंत्रिका नेटवर्क से जुड़ेंगे।


एनकोडर के निचले स्तर में द्विदिश संचार की संरचना

मशीन अनुवाद के क्षेत्र में सफलता एआई की एक और उपलब्धि है, जिसमें से हाल ही में बहुत कुछ जमा हुआ है। प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क की तकनीक स्पष्ट रूप से बढ़ रही है और इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। अन्य कंप्यूटर तकनीकों पर विशेष रूप से स्पष्ट श्रेष्ठता छवि मान्यता और खेलों में हासिल की गई है। कुछ क्षेत्रों में, तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क की तुलना में अधिक कुशलता से काम करते हैं, उदाहरण के लिए, वे अलग-अलग बोर्ड गेम में एक व्यक्ति को हराते हैं।

मशीन अनुवाद के लिए Google के तंत्रिका नेटवर्क को न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम (NMTS) कहा जाता है। शुरुआत से अंत तक, पाठ का अनुवाद अब पूरी तरह से तंत्रिका नेटवर्क को पूरा करता है। परंपरागत रूप से, AI का उपयोग Google अनुवाद में कुछ सहायक कार्यों के लिए एक सीमित मोड में किया गया था। उदाहरण के लिए, संयुक्त राष्ट्र के आधिकारिक दस्तावेजों या यूरोपीय संसद जैसे कई भाषाओं में उपलब्ध ग्रंथों की तुलना करना। इस विधा में, ग्रंथों में प्रत्येक शब्द के अनुवाद की तुलना की गई थी।

NMTS तंत्रिका नेटवर्क एक मौलिक रूप से नए स्तर पर चल रहा है। वह न केवल सीखने की प्रक्रिया में मौजूदा अनुवाद विकल्पों का विश्लेषण करती है, बल्कि वाक्यों का एक बौद्धिक विश्लेषण भी करती है, उन्हें "शब्दकोश सेगमेंट" में विभाजित करती है। नेटवर्क के भीतर एक निश्चित प्रतिनिधित्व में, ये "शब्दकोश खंड" शब्दों के अर्थ के अनुरूप हैं ।


Google एनीमेशन दिखाता है कि चीनी वाक्य को भागों में कैसे विभाजित किया गया है, और फिर तंत्रिका नेटवर्क एक उपयुक्त अनुवाद का चयन करता है, मूल पाठ में प्रत्येक टुकड़े के वजन को ध्यान में रखता है।

एक अर्थ में, यह दृष्टिकोण मशीन दृष्टि में तंत्रिका नेटवर्क के काम जैसा दिखता है। सिस्टम छवि पिक्सेल को पिक्सेल द्वारा संसाधित करता है। फिर प्रसंस्करण स्तर धीरे-धीरे बढ़ता है, ऐसी जटिल विशेषताओं तक पहुंचता है जैसे कि वस्तुओं की सीमा, ज्यामितीय पैटर्न, आदि। NMTS में, वही तंत्रिका नेटवर्क जो स्रोत पाठ का विश्लेषण करता है, फिर अपना अनुवाद प्रस्तुत करता है।

इस मामले में, Google डेवलपर्स ने इस क्षेत्र में मौजूदा विकास, साथ ही साथ कई "पद्धतिगत नवाचारों," टिप्पणी को लागू किया हैस्वतंत्र विद्वानों का काम arXiv.org पर प्रकाशित हुआ। उनके मुताबिक, गूगल शो के विकास 'आश्चर्यजनक' कहते परिणाम और यह दर्शाता है कि तंत्रिका ऐ का उपयोग कर हस्तांतरण करने में सक्षम है अब तक मशीन अनुवाद के शास्त्रीय तरीके की गुणवत्ता को पार। Google का तंत्रिका नेटवर्क स्पष्ट रूप से कई तरीकों से अनुवाद की गुणवत्ता में सुधार करता है।

अनुकूलन करने के लिए, NMTS का परीक्षण कंप्यूटर उपकरणों पर विशेष रूप से एक तंत्रिका नेटवर्क के परीक्षण के लिए किया गया था। यह वहाँ था कि उस समय अल्फ़ागो न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित किया गया था, जिसने उसके बाद ली सेडोल को हराया , जो दुनिया के सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ियों में से एक था।

सिस्टम की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए, शोधकर्ताओं ने इंटरनेट पर विकिपीडिया और समाचार लेखों से प्रस्तावों का एक बड़ा सेट चुना। इन ग्रंथों ने पुराने Google अनुवाद मशीन अनुवाद प्रणाली में NMTS को खिलाया, और इसे मानव अनुवादकों को भी दिया। अंधे परीक्षण के ढांचे में, मानव अनुवादकों ने प्रत्येक टुकड़े (मानव अनुवाद सहित) के अनुवाद की गुणवत्ता का मूल्यांकन किया।

एक पारंपरिक मशीन अनुवाद प्रणाली (नीला), तंत्रिका नेटवर्क (हरा) और मानव (नारंगी) के साथ चीनी, स्पेनिश, फ्रेंच और अंग्रेजी में ग्रंथों के अनुवाद के उदाहरण

इंग्लिश Chinese भाषा की जोड़ी अपनी उच्च जटिलता के लिए जानी जाती है। त्रुटियों की संख्या में उल्लेखनीय कमी के बावजूद, इस भाषा जोड़ी में अनुवाद की गुणवत्ता अभी भी अन्य इंडो-यूरोपीय भाषाओं के अनुवाद की गुणवत्ता से कम है। कुछ भाषा युग्मों में, NMTS अनुवाद लोगों द्वारा अनुवाद की गुणवत्ता के करीब है, लेकिन वैज्ञानिक कार्य के लेखक चेतावनी देते हैं कि दूरगामी निष्कर्ष निकालना बहुत जल्दबाजी है, क्योंकि तुलना ध्यान से चयनित सरल वाक्यों के सीमित सेट पर की गई थी।



अधिक दृश्य रूप में समान परिणाम।



विशेषज्ञों के अनुसार, एक कंप्यूटर अनुवाद की गुणवत्ता के मामले में किसी व्यक्ति के पास तभी जा सकेगा या जा सकेगा जब आने वाली सूचनाओं के अतिरिक्त चैनल मशीन अनुवाद प्रणाली से जुड़े होंगे। न केवल पाठ, बल्कि वीडियो और ध्वनि भी। "भविष्य में, रोबोट ऑब्जेक्ट्स में हेरफेर करने, दर्द संवेदकों के माध्यम से दर्द महसूस करने में सक्षम होंगे - और पाठ में अपनी भावनाओं को व्यक्त करेंगे," यूनिवर्सिटी ऑफ लुगानो (स्विटज़रलैंड) के जुरगेन श्मिधुबर कहते हैं ।

Google अनुवाद प्रणाली वर्तमान में मशीन अनुवाद के लिए लगभग 10,000 भाषा युग्मों की प्रक्रिया करती है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi397959/