每天处理45亿次:Facebook用深度学习技术翻译语言

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北京时间8月4日下午消息,Facebook今天发表声明它每天用神经网络出理 翻译超过45亿次。Facebook用递归神经网络出理 翻译任务,该网络还还里能 与Caffe2共用,也要是我Facebook今年4月推出的开源角度学习框架。

Caffe2团队今天还说,如果在翻译领域付出了有些努力,现在框架还还里能 与递归神经网络协同工作。

团队在博客中表示:“有了Caffe2,亲戚朋友明显提高了Facebook机器翻译系统的传输波特率和质量。传输波特率提高了2.5倍,原来亲戚朋友就还还里能 将神经机器翻译模型应用于生产。最终,Facebook所有语言的所有的机器翻译模型都由短语型系统转向了神经模型。”

使用递归神经网络使得BLEU提高了11%,BLEU是原来指标,用来评估机器翻译人类语言的表现。原来的翻译是用短语型模型完成的,它只有翻译文本块,只有翻译独立单词和短语。

Facebook应用机器学习团队的成员在博客中表示:“为了弥补你三种缺点,开发本人的神经网络系统,亲戚朋友从一刚开始了就使用了三种递归神经网络,也要是我序列到序列(Sequence-to-Sequence)LSTM(长短记忆网络)。你三种神经网络还还里能 将源话语的整个语境、至今生成的一切考虑进去,从而让翻译更精准更流畅。”