Facebook每天产生200亿次翻译Incamerastock / AlamyFacebook开发了一种人工智能，能够像许多现有系统一样，在不依赖英语的任何100对语言之间进行准确翻译。
AI在100分制中以100分的比例优于10分 ，以自动评估机器翻译的质量 。该模型产生的翻译也由人类评估 ，后者将其得分约为90％ 。
Facebook的系统接受了从100种语言中收集的75亿个句子对的数据集培训，尽管并非所有语言都有相等数量的句子对。“我真正感兴趣的是削减英语作为中间人 。在全球范围内 ，有很多地区讲两种语言不是英语 ，”领导这项工作的Facebook AI的Angela粉丝说 。
该模型是通过专注于通常彼此转换和从彼此转换的语言来培训的，将语言分为14个基于地理和文化相似性的单独集合。这样做是为了确保更常用的连接的高质量翻译 ，并更准确地训练模型 。
对于某些语言对 ，新系统比现有翻译质量显示出显着改善 。例如，从西班牙语转换为葡萄牙语特别强大 ，因为西班牙语是全球第二语言 ，这意味着研究人员可以访问大量的培训数据。英语和白俄罗斯人之间的翻译也比现有的努力有所改善，因为AI通过翻译俄语而学习 ，俄语与白俄罗斯人有着相似之处 。
尽管该系统尚未在社交网站上使用 ，但Facebook计划很快就可以处理每天进行的200亿次翻译，而人们在用160多种语言的帖子上单击“翻译 ” 。范说，未来的工作将以其他语言进行 ，尤其是对于我们没有很多数据的语言 ，例如东南亚和非洲语言 ”。
爱尔兰都柏林市Adapt Center的Sheila Castilho说，这项工作“脱离了以英语为中心的模型 ，并试图建立更多样化的多语言” 。“这令人耳目一新 。 ”但是 ，Castilho说，人类评估只会研究了一小部分示例 ，因此很难知道这是否是对AI的表现的准确判断。
她还担心评估是由双语志愿者而不是专业翻译者进行的。她说：“非专业人士缺乏翻译知识 ，因此可能不会注意到微妙的差异，这使一种翻译比另一种翻译更好 。 ”
她在Adapt Center ，Andy Way的同事表示 ，Facebook与最先进的翻译系统没有进行公正的比较 。他说：“他们声称对以'英语为中心'的模型有如此大的改进有点空虚，因为大多数时候 ，人们不再这样做了。”Facebook不同意 ，说通过英语翻译仍然很普遍 。
期刊参考： 机器学习研究杂志，在印刷中
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