Facebook 应用非监督式机器学习训练智慧翻译
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人工智慧应用广泛，其中一个实用范畴就是自动翻译功能。Facebook 最近开发英语和乌尔都语的翻译功能时，就使用非监督式机器学习技术，解决翻译范例不足的问题。
这个翻译开发计划是由 Facebook AI 研究部门（FAIR）与应用机器学习部门共同进行。他们在非监督式机器学习系统输入两个语言间 10 万个翻译范例，效果比监督式机器学习更佳。研究负责人 Antoine Bordes 表示，由于英语及乌尔都语之间只有很少范例可输入，这情况下非监督式机器学习系统可以有更好表现。
这次开发成果将在秋天 EMNLP 2018 大会发表。Antoine Bordes 认为，这次尝试意味着未来甚至可以翻译没有人会说的语言，例如外星语言或古籍文字，让人大致理解意思，是相当重要的技术突破。FAIR 的开发计划都会开源并分享至 GitHub，这次计划也不例外。
与传统透过大量既有资料分析的机器学习不同，这个系统结合逐字翻译、语言模型和反向翻译方式，自我改善翻译品质，在持续运算之下，翻译会越来越准确。Facebook 会继续探索这个人工智慧系统能否应付更多翻译种类，不过将需要更多资料搜集和翻译专家验证结果。
- Facebook is using unsupervised machine learning for translations
（本文由 Unwire Pro 授权转载；首图来源：pixabay）
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