人机交互式机器翻译研究与应用

发布网友 发布时间：2024-09-10 02:49

我来回答

共1个回答

热心网友 时间：2024-09-10 03:24

分享嘉宾：黄国平 腾讯AI Lab 高级研究员

编辑整理：赵文娇

内容来源：DataFun AI Talk《人机交互式机器翻译研究与应用》

出品社区：DataFunTalk

导读：本讲座将探讨AI技术在机器翻译领域的应用，分析技术落地过程中的问题及解决策略，涵盖技术、产品、行业等多个方面。

我的分享将涵盖以下内容：

首先，我将介绍机器翻译的现状，分析翻译需求，并分享我在进行机器翻译过程中遇到的问题及思考。

机器翻译现状简介：

机器翻译在2018年成为热门话题，许多公司希望在此领域展示自己的能力。然而，当实际使用机器翻译时，往往出现错误。这种现象并非伪需求，而是机器翻译技术仍需改进。国内在机器翻译领域的投入主要集中在几家机构，如腾讯、中国科学院、清华大学等。机器翻译框架主要采用编码器解码器结构，但存在一些问题，如翻译片段丢失、译文与原文无关等。为解决这些问题，可以加入注意力模型等改进。

翻译需求与人工翻译行业：

翻译行业全球产值高达四到五百亿人民币，主要市场在欧洲和北美洲。中国占10%左右的市场份额，主要语种为中英互译。翻译市场具有充分多样性，头部公司占比相对稳定。

人机交互式机器翻译技术：

背景：全自动翻译无法保证译文质量，需要人机交互。人机交互式机器翻译技术主要包括以下任务：接受用户提供译文干预、及时学习用户修改反馈、实时提供翻译辅助信息。在自动翻译过程中，机器翻译可以扮演整句更新、片段提示、翻译输入法、在线学习、语义理解、快速解码等角色。

人机交互式机器翻译应用：

腾讯在内部和外部场景中应用人机交互式机器翻译技术，包括同声传译、拍照翻译、辅助翻译等。技术落地到实践需要解决数据、技术、产品等多个问题，并关注用户需求。

人工智能落地的一些思考：

团队需要具备调参大师、论文机器、代码工匠等人才，并关注数据鸿沟、工程壁垒等问题。在设计产品时，要注重理念选择，帮助产品设计出更合理的人工智能产品。