Рубрика «машинный перевод» - 2

Отчет написан в декабре 2017.

It's not who has the best algorithm that wins. It's who has the most data. Побеждает не тот, у кого лучше алгоритм, а тот, у кого больше данных. Эндрю Нг, преподаватель курса по машинному обучению на Coursera.

If you scale up both the size of the model and the amount of data you train it with, you can learn finer distinctions or more complex features. …These models can typically take a lot more context. Jeff Dean, an engineer helping lead the research at Google. Если увеличить размер модели и дать ей больше данных для обучения, она начнет различать более тонкие и сложные особенности. …Эти модели обычно воспринимают более широкий контекст. Джеф Дин, инженер, помогающий в управлении исследованиями в Google.

Я тестировала Google Translate на одних и тех же текстах в марте и декабре 2011, январе 2016 и декабре 2017 года. Брала одни и те же отрывки на английском, русском, немецком, французском, украинском и польском языках и переводила каждый на остальные пять языков из выборки. Кроме того, в декабре 2017 дополнительно взяла новые тексты и протестировала во всех направлениях перевода. Результаты cross-verification в целом совпали с тенденциями в первоначальной выборке. В итоге получился срез работы переводчика Google за 2011 — 2017 годы, и на основе этих материалов можно сделать выводы об эволюции сервиса и прокомментировать маркетинговые заявления компании (цитаты планируется опубликовать отдельно).Читать полностью »