据2016年8月16日发布的一项神经网络机器翻译(NMT)研究表明,基于短语MT(PBMT)的翻译比较优良,并对于“特别难”的英语到德语翻译能提供更好的结果。
研究人员说在过去,NMT被认为相对于PBMT“计算的成本过高和资源要求较多”。意味着,NMT需要消耗大量的电力。然而,这显然自2015年年初已经被改变了,以及NMT正变得更具竞争力。
研究人员(意大利特伦托(Trento)凯斯勒布鲁诺基金会的Luisa Bentivogli, Mauro Cettolo, 及Marcello Federico ; 阿姆斯特丹大学的Arianna Bisazza)发现从架构来说,NMT比传统的统计机器翻译系统简单。然而,他们还补充说,有趣的是这个过程相对于NMT是“不太透明”,认为“翻译过程对于分析是完全不透明的。”
在这项研究中,研究人员使用的评估数据,是从2015年IWSLT(国际口语翻译研讨会)MT英语至德语任务,并用他们所谓的“前四个排名的系统”比较结果;也就是说,NMT和其他三个基于短语-MT的方法。
Neural Machine Translation Improving Fast, Study Finds
A study published on August 16, 2016 claims that Neural Machine Translation (NMT) outperforms phrase-based MT (PBMT) and provides better translations in the “particularly hard” to translate English-German language pair.
In the past, the researchers say, NMT was considered “too computationally costly and resource demanding” to compete with PBMT. Well, NMT literally need(ed) a lot of electricity. However, this has apparently changed beginning 2015, and NMT is now becoming more competitive.
原文:
https://slator.com/academia/neural-machine-translation-improving-fast-study-finds/