Перейти к основному содержимому Дома Бизнес-аналитика Сообщество, социальные и игровые Поддержка клиентов Образования Внутренние коммуникации Прямая и удаленная связь Готовность и обучение Локализация веб-сайтов и электронная коммерция Другие решения Перевод текста Перевод документов Пользовательский переводчик Приложения для переводчиков Office Sharepoint Yammer Visual Studio Перевод речи Компьютерное зрение Понимание разговорной речи Больше Языки Блог Вопросы и ответы Перевод текста Перевод документов Пользовательский переводчик Другие службы Cognitive Services Поддержки Контакт Конфиденциальность Присвоения Машинный перевод Клиентов Партнеров Партнерская программа Партнеры сообщества Попробуйте бесплатно прямо сейчас Microsoft 365 Azure Второй пилот Окна Поверхность XBOX Предложения Малый бизнес Поддержки Приложения для Windows Outlook Onedrive Команды корпорации Майкрософт Onenote Microsoft Edge Переход от Skype к Teams Компьютеры Магазин XBOX Принадлежности VR и смешанная реальность Сертифицированный восстановленный Трейд-ин за наличные XBOX Game Pass Ultimate Абонемент на игру для ПК Игры для Xbox Компьютерные игры Microsoft AI Безопасность Майкрософт Dynamics 365 Microsoft 365 для бизнеса Microsoft Power Platform Windows 365 Малый бизнес Цифровой суверенитет Azure Разработчик Майкрософт Microsoft Learn Поддержка приложений AI Marketplace Техническое сообщество Майкрософт Microsoft Marketplace Софтверные компании Visual Studio Награды Майкрософт Бесплатные загрузки и безопасность Образования Подарочные карты Лицензирование Разблокированные истории Посмотреть карту сайта

Блог переводчика Майкрософт

Статистический машинный перевод-Гость блог (Обновлено с дополнительной бумаги)

Будет Льюис менеджер программы по Microsoft переводчик команды, работающие на качество языка и сбора данных.  Сегодняшний гость блог высокого уровня объяснение того, как работает двигатель:  

Как многие из вас знают, под капотом Microsoft Translator питается от статистического машинного перевода (SMT) двигателя.  Статистические системы отличаются от основанных на правилах тем, что "правила", составляя слова и фразы из одного языка в другой, изучаются системой, а не запрограммированными вручную.  Обучение SMT требует накопления большого количества параллельных обучающих данных — надеюсь, хорошего качества и из разнородных источников — и подготовки двигателя к этим данным.  (Параллельно мы подразумеваем источник данных, где содержимое для одного языка совпадает с содержимым другого.)  Двигатель узнает соответствия между словами и фразами на одном языке, а те в другом, которые часто усиливаются повторяющиеся вхождения одного и того же слова и фразы на протяжении всего ввода.  Например, в обучении англо-немецкой системе скажем, если двигатель видит фразу Все права защищены на английской стороне, а также замечает Все Рехте защищены на немецкой стороне, он может выровнять эти две фразы, и назначить некоторую вероятность этого выравнивания.  Повторяющиеся вхождения исходных и целевых фраз в обучающих данных будут только усиливать эту трассу.

Как правило, наличие параллельных данных для языковой пары означает, что мы можем обучать двигатели в обоих направлениях (то есть, как англо-немецкие, так и немецко-английские системы могут обучаться на одних и тех же входных предложениях).  Некоторые из вас были некоторые вопросы относительно того, почему это было то, что мы выпустили англо-испанской системы, прежде чем мы выпустили Испанский-Английский.  Существовали действительно две причины.  Во-первых, англо-испанская была первой общей языковой парой доменов, которую мы выпустили.  Освобождение одной языковой пары позволило нам протестировать инфраструктуру, прежде чем мы начали выпускать больше.  Во-вторых, технология для испанско-английского языка немного отличалась от того, что используется для англо-испанского языка, и нам нужно некоторое дополнительное время, чтобы сделать необходимые инфраструктурные изменения для размещения.  В будущем мы планируем выпустить новые системы перевода парами (с парой исключений).  Я не могу раскрыть какие языки мы запланировали следующий, но ожидайте некоторые новые одни скоро!

Для тех из вас, кто заинтересован в технических дискуссиях относительно наших двигателей и как они работают, пожалуйста, обратитесь к некоторым из работ исследователей, которые разработали их.  Три последних документа заметок:

Крис причуды, Arul Менезеш. Нужны ли нам фразы? Оспаривание обычной мудрости в статистическом машинном переводе Май 2006 Нью-Йорк, Нью-Йорк, США Материалы по делу Hit-НААКЛ 2006

Крис причуды, Arul Менезеш. Трилет перевода зависимостей: конвергенция статистического и машинного перевода, основанного на примерах? Март 2006 машинный перевод 43-65 (прикрепленный файл)


Крис причуды, Arul Менезеш. Использование шаблонов порядка зависимостей для повышения универсальности в переводе 2007 июля Ассоциация вычислительной лингвистики

Перевод Трилет зависимостей конвергенция статистических и основанных на примерах мачинетранслатион. PDF


Английский (США)
Ваш выбор конфиденциальности Значок отказа от рассылки Ваш выбор конфиденциальности
Конфиденциальность в отношении здоровья потребителей Свяжитесь с нами Конфиденциальности Управление файлами cookie Условия использования Товарные знаки О нашей рекламе