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      Facebook:每天用神經網絡處理翻譯超45億次

              【每日科技網】

       
      北京時間8月4日下午消息,Facebook今天宣布它每天用神經網絡處理翻譯超過45億次。Facebook用遞歸神經網絡處理翻譯任務,該網絡可以與Caffe2共用,也就是Facebook今年4月推出的開源深度學習框架。

        Caffe2團隊今天還說,由于在翻譯領域付出了許多努力,現在框架可以與遞歸神經網絡協同工作。

        團隊在博客中表示:“有了Caffe2,我們明顯提高了Facebook機器翻譯系統的效率和質量。效率提高了2.5倍,這樣我們就可以將神經機器翻譯模型應用于生產。最終,Facebook所有語言的所有的機器翻譯模型都由短語型系統轉向了神經模型。”

        使用遞歸神經網絡使得BLEU提高了11%,BLEU是一個指標,用來評估機器翻譯人類語言的表現。之前的翻譯是用短語型模型完成的,它不能翻譯文本塊,只能翻譯獨立單詞和短語。

        Facebook應用機器學習團隊的成員在博客中表示:“為了彌補這個缺點,開發自己的神經網絡系統,我們從一開始就使用了一種遞歸神經網絡,也就是序列到序列(Sequence-to-Sequence)LSTM(長短記憶網絡)。這種神經網絡可以將源句子的整個語境、至今生成的一切考慮進去,從而讓翻譯更精準更流暢。”(德克)

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