翻译AI：AI同声传译亮相惊艳全场
《翻译AI：重建巴别塔》
准确、自然而流畅的同声传译产品惊艳全场 时至今日，翻译已成为具有千亿规模的巨大市场。一方面，人工翻译价格高昂、供给不足，机器翻译的水平则在日益提升带来了更低的成本和更高的效率；另一方面，机器翻译的研究牵涉到自然语言的分析、转换与生成，可作为NLP的重要研发平台，也是人工智能的里程碑式目标。
2014年，随着神经网络机器翻译（NMT）的出现，错误率大幅下降，各互联网巨头也陆续推出了自己的机器翻译平台。可惜NMT也未提供完美的解决方案，面临众多挑战。首先是译文忠实度问题，存在译文丢失或跑飞的可能。其次是对低频词的训练难度更大，一些实体词很可能翻译不出来；最后是对训练数据的规模，也有着更高的要求。 针对NMT面临的这些挑战，我们也相对应地做了一些优化工作。为了提高译文忠实度，我们使用交互式的Attention模型来增强Attention机制，利用重构模型加强翻译完整性的学习，利用Rerank模型选取更优的译文；为了加强对低频词的训练，我们引入子词模型；为了提升训练效率，我们采取并行训练框架，支持多机多卡并行训练。除此之外，我们也加入了深层网络、残差网络和模型融合等技术。 目前我们已支持中文、英语、粤语、日语、韩语、法语、德语、西班牙、越南语等多种语言。
有了这样的机器翻译技术，我们也在公司内外积极谋求应用落地，包括结合语音识别技术的同声传译、结合图像识别技术的拍照翻译、结合人机交互能力的辅助翻译等。一方面应用于公司内部的微信、手机QQ和微云等产品，另一方面开放能力，赋能更多合作伙伴。
这些能力我们都已经在腾讯开放平台（AI.QQ.COM）上推出了，而在出境游、商务会议、跨国交流等场景上我们期待能有更广泛应用。 (杨月奎) |
