Прескачане до основното съдържание Начало Бизнес разузнаване Обществени, социални и игрови Поддръжка на клиенти Образование Вътрешни комуникации Живи и отдалечени комуникации Готовност и обучение Уеб локализация и електронна търговия Още решения Превод на текст Превод на документи Персонализиран преводач Приложения за преводач Офис Sharepoint Yammer Зрителен Студио Превод на реч Компютърно виждане Разбиране на разговорния език Повече Езици Блог Въпроси Превод на текст Превод на документи Персонализиран преводач Други когнитивни услуги Подкрепа Контакти Поверителност Признание Машинен превод Потребители Партньори Партньорска програма Партньори на Общността Опитайте безплатно сега Microsoft 365 Лазурно Копилот Прозорец Повърхността XBOX Сделки Малък бизнес Подкрепа Приложения за Windows Outlook OneDrive Екипи на Microsoft Onenote Microsoft Edge Преминаване от Skype към Teams Компютри Магазин за XBOX Аксесоари VR & смесена реалност Сертифицирано възстановени Размяна за пари в брой XBOX Game Pass Ultimate PC Game Pass Игри за XBOX PC игри Microsoft AI Сигурност на Microsoft Dynamics 365 Microsoft 365 за бизнеса Microsoft Power Platform Windows 365 Малък бизнес Цифров суверенитет Лазурно Разработчик на Microsoft Microsoft Learn Поддръжка на приложения за пазара на изкуствен интелект Техническа общност на Microsoft Microsoft Marketplace Софтуерни компании Зрителен Студио Награди на Microsoft Безплатно сваляне & сигурност Образование Подаръчни картички Лицензиране Отключени истории Преглед на картата на сайта

Блог на Microsoft преводач

Статистически машинен превод – блог за гости (актуализиран с допълнителна хартия)

Уил Люис е програмен мениджър в екипа на Microsoft преводач, работейки за качеството на езика и придобиването на данни.  Днешният блог за гости е високо ниво обяснение за това как работи Двигателят:  

Както мнозина от вас знаят, под капака на Microsoft преводач се захранва от двигател на статистическия машинен превод (SMT).  Статистическите системи са различни от тези, основаващи се на правилото, тъй като "правилата", които картографират думите и фразите от един език на друг, се научават от системата, а не са кодирани ръчно.  Обучението на SMT изисква увеличаване на голямо количество паралелни обучителни данни — да се надяваме на добро качество и от хетерогенни източници — и обучение на двигателя на тези данни.  (Успоредно с това имаме предвид източник на данни, при който съдържанието на един език е същото като това на другото.)  Двигателят научава съответствията между думи и фрази на един език и тези в друга, които често се подсилват от повтарящи се повторения на едни и същи думи и фрази по време на входа.  Например, в обучението на английско-германската система да речем, ако двигателят види фразата Всички права запазени на английската страна и също така Всички от немската страна, тя може да приведе тези две фрази и да присвои някаква вероятност за това подравняване.  Многократните повторения на изходните и целевите фрази в данните за обучението ще засилят това подравняване.

Като цяло, наличието на паралелни данни за езикова двойка означава, че можем да тренираме двигатели и в двете посоки (т. е. както Англоезичната, така и немската-Английската система могат да бъдат обучени на едни и същи входни изречения).  Някои от вас имаха някои въпроси относно това, защо пуснахме английската испанска система преди да пуснат Испански-Английски.  Имаше две причини.  Първо, английско-Испанският е първата обща двойка езици на домейна, която пуснахме.  Освобождаването на една езикова двойка ни позволи да тестваме инфраструктурата, преди да започнем да освобождаваме повече.  Второ, технологията за Испански-Английски е малко по-различна от тази, използвана за английски-испански, и ние се нуждаем от допълнително време, за да направим необходимите инфраструктурни промени, за да се настанят.  В бъдеще планираме да пуснем нови системи за превод по двойки (с няколко изключения).  Не мога да разкрия какви езици сме планирали след това, но Очаквайте скоро нови!

За тези от вас, които се интересуват от технически дискусии относно нашите двигатели и как те работят, моля, вижте някои от вестниците от изследователите, които ги разработват.  Три Последни документи са:

Крис Кукуик, Арул Менеций. Трябват ли ни фрази? Оспорване на конвенционалната мъдрост в статистическия машинен превод Май 2006 Ню Йорк, Ню Йорк, САЩ Производство на HLT-NAACL 2006

Крис Кукуик, Арул Менеций. Зависимост Treelet превод: сближаването на статистическия и примерни базирани машинен превод? Март 2006 машинен превод 43-65 (прикачен файл)


Крис Кукуик, Арул Менеций. Използване на шаблони за поръчка на зависимости за подобряване на общата приложимост в превода 2007 юли Асоциация за компютърно езикознание

Зависимости Treelet превод сближаването на статистическите и примерни базирани машинепревод. PDF


Английски (САЩ)
Вашите избори за поверителност Икона за отказ от участие Вашият избор за поверителност
Поверителност на здравето на потребителите Свържете се с нас Поверителност Управление на бисквитките Условия за ползване Търговски марки За нашия реклами