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vor einem Monat

Erreichen der menschlichen Parität bei der automatischen Neuigkeitstranslation von Chinesisch nach Englisch

Hany Hassan; Anthony Aue; Chang Chen; Vishal Chowdhary; Jonathan Clark; Christian Federmann; Xuedong Huang; Marcin Junczys-Dowmunt; William Lewis; Mu Li; Shujie Liu; Tie-Yan Liu; Renqian Luo; Arul Menezes; Tao Qin; Frank Seide; Xu Tan; Fei Tian; Lijun Wu; Shuangzhi Wu; Yingce Xia; Dongdong Zhang; Zhirui Zhang; Ming Zhou
Erreichen der menschlichen Parität bei der automatischen Neuigkeitstranslation von Chinesisch nach Englisch
Abstract

Maschinelle Übersetzung hat in den letzten Jahren rasche Fortschritte gemacht. Heute nutzen Millionen von Menschen diese Technologie in Online-Übersetzungssystemen und mobilen Anwendungen, um Sprachbarrieren zu überwinden. Es stellt sich die Frage, ob solche Systeme der Leistungsfähigkeit menschlicher Übersetzungen nahekommen oder diese sogar erreichen können. In dieser Arbeit behandeln wir zunächst das Problem, wie man die menschliche Parität in der Übersetzung definieren und genau messen kann. Wir beschreiben dann das maschinelle Übersetzungssystem von Microsoft und bewerten die Qualität seiner Übersetzungen anhand der weit verbreiteten WMT 2017 News Translation Task vom Chinesischen ins Englische. Wir stellen fest, dass unser neuestes neuronales Maschinelle Übersetzungssystem einen neuen Stand der Technik erreicht hat und dass die Übersetzungsqualität bei Vergleich mit professionellen menschlichen Übersetzungen auf dem Niveau der menschlichen Parität liegt. Zudem übertreffen unsere Ergebnisse erheblich die Qualität von nicht-professionellen, durch Crowdsourcing erzeugten Übersetzungen.

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