Neyron şəbəkələr əsasında rekord dəqiqlikli kompüter tərcümə sistemi təqdim edilib
"Google" şirkətinin süni intellekt üzrə mütəxəssisləri dərin təlim prinsiplərinə əsaslanan yeni "GMNT" (Google’s Neural Machine Translation) kompüter tərcümə sistemi təqdim ediblər. Formal qiymətləndirmə və rəyi soruşulan könüllülərin qənaətinə görə, sistemin tərcümə dəqiqliyi mövcud analoqlarından xeyli yüksək olsa da, "canlı tərcüməçilər"in dəqiqliyindən hələ ki geri qalır.
"ICTnews" Elektron Xəbər Xidməti "N+1" resursuna istinadən yazır ki, bir dildən digərinə dəqiq kompüter tərcüməsi süni intellekt sahəsində klassik vəzifələrdən biridir. Hazırda mövcud sistemlər "canlı tərcüməçilər" ilə rəqabət apara bilməsələr də, çox sürətlə onlara yetişirlər. Son illər tərcümənin dəqiqliyi qabaqcıl kompüter təliminin tətbiqi, qrafik prosessorlu paralel hesablamaların inkişafı və öyrənmək üçün seçim etməyə imkan verən müxtəlif dillərdə çoxsaylı mətnli məlumatlar bazasının yaranması sayəsində əhəmiyyətli dərəcədə artıb.
Populyar kompüter tərcümə sistemlərini ayrı-ayrı ifadələrin tərcüməsinə əsaslanan ənənəvi və ifadənin təkcə mənasını deyil, eyni zamanda onun kontekstini nəzərə alan neyron şəbəkə əsaslı yeni tərcümə sistemlərinə bölmək olar. Əsasən rekkurent sinfə aid edilən neyron şəbəkələrin başlıca fərqləndirici cəhəti cavabın daxil olan məlumatlardan deyil, həm də şəbəkənin əvvəlki vəziyyətindən asılı olmasındadır. Bu, sistemlərə əvvəllər "gördüklərini" "yadda saxlamağa" və onu bu və ya digər cavabı seçərkən nəzərə almağa imkan verir. Həmçinin proqramçılar sözlərin bir-biri ilə uyğunlaşma qaydalarını əvvəlcədən nə göstərməli, nə də bilməli deyillər, çünki neyron şəbəkə bunu hazır mətnlər bazasında müstəqil öyrənir.
"GMNT" hazırda yalnız ingilis və Çin, ingilis və fransız, ingilis və ispan dilləri üzrə tərcümələr edə bilir. "Google"un əvvəlki sistemləri ilə müqayisədə ən yaxşı nəticəni son cütlük nümayiş etdirib. Digər cütlüklər müqayisəli nəticələr göstərib, lakin onların hər birində "canlı" tərcüməçilər"in tərcümələrinin dəqiqliyi neyron şəbəkələrdən xeyli yüksək olub.
Nizam Nuriyev
NRYTN
TEXNOLOJİ YENİLİKLƏR
POÇT
XƏBƏRLƏR
HAQQIMIZDA
İKT
ŞAD KODLARI
TANINMIŞLAR
MÜSAHİBƏLƏR
MARAQLI
TƏHLİL
