ทางเครื่องจักรไม่ถูกต้อง
ในขณะที่เราที่ทีมการแปลของเครื่องได้รับการเห็นการเพิ่มการจราจรในการเสนอขายต่างๆของเราในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมาเราสังเกตเห็นชนอย่างฉับพลันในการจราจรเมื่อวานนี้ มีการเติบโตขึ้นบน Agatha และเชอร์โฮล์มส์, ความลึกลับดังกล่าวจะไม่สามารถต้านทานสำหรับฉัน–และจำนวนของคนอื่นๆในทีมเป็นเพียงอยากทราบเพื่อหาสิ่งที่ทำให้เกิดการชนอย่างฉับพลันนี้. เราได้ตระหนักว่า กิจกรรม IE8/ส่วนช่วยดำเนิน, Messenger บอท, ค้นหาคำแปล, การแปล Office ทั้งหมดแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นเช่นเดียวกับวันก่อนและดังนั้นจึงไม่ใช่เหตุผลเฉพาะสำหรับชนนี้
ในที่สุดเราสามารถระบุเหตุผลที่อาจเกิดขึ้นได้ว่าทำไมเราจึงเห็นการขัดขวางนี้ ชุมชนผู้ใช้ของเราพบว่ามีแปลกประหลาดในวิธีการที่เครื่องมือแปลภาษาประมวลผลการแปลสำหรับหลายชื่อจากอังกฤษเป็นภาษาเยอรมัน มันเป็นที่คาดหวังว่าเมื่อเครื่องยนต์แปลชื่อของผู้สมัครของบุคคลหนึ่งให้กับคนจากบุคคลอื่นที่ได้รับบรรยากาศทางการเมืองในปัจจุบันในการทำงานขึ้นอยู่กับการเลือกตั้งของสหรัฐที่จะจบลงเป็นข่าว ในขณะที่เราแน่นอนยินดีต้อนรับผู้ใช้ใหม่ทั้งหมดที่มาโดยการตรวจสอบปรากฏการณ์นี้ออก-เราต้องการที่จะแบ่งปันกับผู้ใช้ของเราเหตุผลที่สิ่งดังกล่าวดูเหมือนจะเกิดขึ้นเป็นครั้งคราวด้วยระบบการแปลเครื่องจักรทางสถิติจากเราและอื่นๆ
กลไกจัดการการแปลเครื่องจักรทางสถิติได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับจำนวนมากและจำนวนมากของข้อมูลแบบขนานนั่นคือข้อมูลที่มีอยู่ในทั้งภาษาต้นทาง (เช่นภาษาอังกฤษ) และภาษาเป้าหมาย (เช่นเยอรมัน) ที่แหล่งที่มาและเป้าหมายที่มีการแปลของอีกคนหนึ่ง เครื่องยนต์ของเราได้รับการฝึกอบรมในหลายล้านประโยคสำหรับแต่ละคู่ภาษาที่เราสนับสนุน เพื่อที่จะฝึกในคลังของข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง—อาจจะเป็นจำนวนมากของบทความ newswire ในภาษาอังกฤษที่ได้รับการแปลเป็นภาษาเยอรมัน–ก่อนอื่นเราต้องทำลายลงในประโยค. หลังจากที่มีประโยคถูกหัก, เราให้อาหารประโยคที่เกิดขึ้นในประโยคที่มีความประสงค์เพียงอย่างเดียวของการที่จะหาประโยคบนด้านแหล่งที่มาตรงกับประโยคในด้านเป้าหมาย. นี้ไม่ได้เป็นงานเล็กๆน้อยๆ, เนื่องจากประโยคในด้านหนึ่งสามารถสาชิดกับหนึ่งหรือมากกว่าประโยคบนเป้าหมาย (หรืออาจจะไม่มีเลย!). บางครั้งอลิเนอร์จะทำผิดพลาดและจัดประโยคหนึ่งกับคนอื่นที่ไม่จริงแปล นี้สามารถนำไปสู่การบางอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้ามีคำในแหล่งที่มาและเป้าหมายที่เกิดขึ้นนานๆครั้ง เนื่องจากเครื่องยนต์แปลของเราเป็นสถิติเป็นการพึ่งพาความถี่ที่เกิดขึ้นร่วมระหว่างคำต่างๆในข้อมูลแหล่งที่มาและเป้าหมาย หากคำบางอย่างเกิดขึ้นนานๆครั้ง—ชื่อของผู้คนเช่นอาจเกิดได้เพียงไม่กี่เท่าในคลังของประโยคนับล้านเท่านั้น—การขาดความถี่สามารถนำไปสู่ความผิดพลาดที่เกิดจากการ "ทาย" ระหว่างแหล่งที่มาและเป้าหมาย (เช่นต่ำ ความน่าจะเป็นที่กำหนดให้กับแหล่งที่มาเฉพาะและคำเป้าหมาย) นี้สามารถนำไปสู่การหายใจบางอย่างในระบบการแปลของเรา.
ดังนั้น, นั่นคือวิธี "เครื่อง" ตัดสินใจที่จะแปลในทางที่จบลงด้วยชุมชนโอนมันเพื่อความรู้สึกของอารมณ์ขันของทีมงานของเรา. ในขณะที่เรายังคงทำงานอย่างหนักเพื่อให้แน่ใจว่าการจัดแนวที่เหมาะสมก็คือการคาดหวังจากระบบสถิติที่ถูกสร้างขึ้นบนล้านเป็นพันล้านคำว่าสถานการณ์ดังกล่าวอาจทำซ้ำ
ปัญหาปัจจุบันในการจัดตำแหน่งควรได้รับการแก้ไขแต่เราขอให้ชุมชนของผู้ใช้เพื่อช่วยให้เราสามารถระบุสถานการณ์ดังกล่าวได้โดยติดต่อเราผ่านบล็อกนี้
-Vikram
