限定性神经网络机器翻译在翻译中的应用
2018年7月1日
2018物联网/智能先行
田亮
新译科技CEO

田亮,澳门大学博士,主攻自然语言处理机器翻译课题研究,求学期间先后发表SCI期刊1篇,国际会议论文9篇,发明专利7项,机器翻译相关软著6个,2012年获得澳门科学技术奖二等奖。新译信息科技CEO,带领团队充分利用机器翻译、语义检索、神经网络、语音识别等先进的自然语言处理技术,构建新型的语言生态服务圈,重构新型语言生态商业模式,变革当前翻译行业效率低下和全球沟通不便捷的问题。2016年10月和2017年5月带领团队分别获得清华大学力合科创集团1000万天使轮融资和美亚梧桐基金、凯泰资本、博将资本5500万轮天使加融资。


,
  • 分享简介
    翻译是一个艺术和工程的完美结合的过程,也是一种沟通传达的一种方式。从技术的角度来看,人工智能的三大组成部分:文本、语音和图像领域进展加快。神经网络机器翻译较传统的统计机器翻译译文质量有了极大的提高,然而一旦涉及到术语等关键信息,译文效果仍然有很大的改进空间。
    分享研发团队在干预神经网络底层提出的“限定性神经网络”技术和效果,并在真实的案例中,讲解这一技术如何进行应用。并在分享中,让大家从具体的数字、时间、日期、关键术语的翻译中逐渐体会,未来的智能翻译离我们真实生活会越来越近。
  • 分享提纲
    1.人工智能划分要点
    2.文本翻译中的现实问题
    3.限定性神经网络的原理
    4.限定性神经网络的应用
  • 分享收益
    1.目标:
    分享解决当前机器翻译命名实体的难点,探索文本现实中的应用
    2.成功(或教训)要点:
    外文的正确理解,很大一部分程度在于对其中的数字、时间、日期、关键术语的精确表达,限定性神经网络的初衷就是通过干预输入的句子,然后让底层神经网络的模型参数进行调整,并准确无误的还原干预部分的译文解释。这个技术的突破,将会使译文的质量得到提升,并可以让混合神经网络的应用成为现实
    3.启示:
    (1)了解人工智能文本行业进展;
    (2)分享智能翻译中的最新研究成果,了解“限定性神经网络”的原理和应用;
    (3)提供智能文本翻译领域应用案例
热门推荐