ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ОНЛАЙН-ПЕРЕВОДЧИКА

Об авторах:

Миняйло М.И., студент бакалавриата, ТюмГУ, manyakos2@yandex.ru
Скороходова Людмила Васильевна, Тюменский государственный университет, Кафедра иностранных языков и межкультурной профессиональной коммуникации естественнонаучных направлений, Старший преподаватель

Аннотация:

Существует распространенное мнение, что машинный перевод на базе нейронных сетей вычислительно затратная операция как в тренировке программы, так и в конечном результате перевода. Проблемой является также нарушение устойчивости работы устройства, особенно когда вводимые для перевода предложения содержат редко употребляемые слова, большие объемы информации и длинные речевые модели.
Компания Google представила новую систему для машинного перевода, Google Neural Machine Translation (GNMT), т.е. машинный перевод на базе нейронных сетей. Она использует глубинные нейронные сети для перевода целых предложений, а не только фраз, что значительно улучшает качество перевода.

Список литературы:

1. Google Translate Gets a Deep-Learning Upgrade [Электронный ресурс]. 
URL: http://spectrum.ieee.org/tech-talk/computing/software/google-translate-gets-a-deep-learning-upgrade (дата обращения: 10.11.2017)
2. Sennrich R., Haddow B., Birch A. Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units [Электронный ресурс]. 10.06.2016.
URL: https://arxiv.org/pdf/1410.8206v4.pdf  (дата обращения: 11.11.2017)
3. Wu Y., Schuster M. Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation [Электронный ресурс].8.10.2016. URL: https://arxiv.org/pdf/1609.08144v2.pdf   (дата обращения: 10.11.2017)