Expertlatin
- Jak działa tłumaczenie uczenia maszynowego?
- Jakie są 4 rodzaje tłumaczenia maszynowego?
- Jak uczenie maszynowe jest używane w tłumaczeniu Google?
Jak działa tłumaczenie uczenia maszynowego?
Algorytmy uczenia maszynowego analizują duże ilości tłumaczeń ludzkich, które już istnieją i szukają wzorców statystycznych. Oprogramowanie następnie przypuszcza inteligentne przypuszczenie, gdy poproszono o przetłumaczenie nowego tekstu źródłowego.
Jakie są 4 rodzaje tłumaczenia maszynowego?
Istnieją cztery różne rodzaje tłumaczenia maszynowego w NLP: statystyczne tłumaczenie maszynowe, tłumaczenie maszynowe oparte na regułach, translacja maszynowa i translacja maszynowa nerwowa.
Jak uczenie maszynowe jest używane w tłumaczeniu Google?
System NMT Google Translate wykorzystuje dużą sztuczną sieć neuronową zdolną do głębokiego uczenia się. Korzystając z milionów przykładów, GNMT poprawia jakość tłumaczenia, wykorzystując szerszy kontekst do wydedukowania najbardziej odpowiedniego tłumaczenia. Rezultat jest następnie ustawiony i dostosowywany do podejścia do ludzkiego języka opartego na gramatyce.
