掘金圈 商铺 日媒:人工智能同声传译或夺回高位,AI同声传译将达到专家级水平

日媒:人工智能同声传译或夺回高位,AI同声传译将达到专家级水平

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一份名为《AI同声传译将达到专家级水平》的报告于1月11日发表,该报告称,日本研发人员正在研究如何使 AI与演讲者进行对话,使其能够“随声附和”。其关键是要掌握预处理技术,合理地分割语句。如果能够运用 AI将日语顺利地翻译成世界其他主要语言,日本将在国际上占有优势。


到2025年,科学家们希望能使用人工智能实现实时同声翻译。这一阶段的语音识别技术已经成熟,未来的目标是提高翻译的准确率和速度。全球许多语言与日语有相同的特点,如果实现了日语同声传译,其国际前景将十分广阔。

演讲者在台上用英语演讲一分钟, AI就会立刻在它后面的屏幕上显示日语翻译。那就是2020年11月日本情报和通讯研究机构(NICT)的一场发布会。在从陈述中翻译到形成它只需要10秒钟的时间,几乎没有什么错误。

一般来说,同声传译需要通过语音识别技术来识别讲话内容,然后再通过翻译软件,比如应用 AI技术来实现。已有的机器同传多是等说话人说完才开始翻译,因此很难保证同传会顺利。由于与直接使用母语的两个人相比,使用机器进行同传要花费两倍的时间。这种模式在商业谈判中很难运用,需要开发新技术来克服其弊端。

到了2019年, NICT国家研究项目已经把语音识别技术提高到了一个新的高度。从2020年开始,他们的目标是提高翻译的准确性和速度。未来可望将时差控制在两三秒之内,达到真人同声传译的水平。

研究人员正在研究如何使 AI与演讲者的对话“听和翻”。其关键是要掌握预处理技术,合理地分割语句。

翻译软件主要包括两个核心技术:语句分割的预处理和翻译引擎。目前的技术为确保准确,只能在整个句子结束之后才开始翻译,这会造成时间间隔过长。在句子结束前开始翻译可以极大地减少等候时间。

NICT将意群分割法应用到预处理技术中,使其在翻译过程中比以往的逐句翻译更为精确,与传统的传译员的实际工作方法完全一致。因此,在保证翻译准确性的同时也减少了观众等待时间。

研究和开发 AI同声传译系统需要大量的数据支持。该中心将收集目标群体的分割习惯和实际形成的翻译文本,并将继续进行到2021年度结束时为止。预期2022年将会开发出使用意群分割的 AI翻译技术。

日译英同传比英译日难得多。这主要是由于日语语句分割前的预处理困难。

日语中的句尾有动词、否定等重要信息,因此需要预览整个句子才能翻译。与此相反,英语这种信息在句子中的位置更靠前,因此容易翻译。并且日语常常省略主语, AI很容易在补语时出错。

为了避免错误的翻译, AI也需要具有校准能力。举例来说,如果事先把内容相关的资料输入 AI中,让 AI自己学习,就能达到对内容的全面把握,提高同传准确性。

转换引擎也将改进。这种技术的应用范围很广,而且并不局限于日英互译,它会严重影响翻译精度。即使翻译引擎再快,再强的预处理和校准能力,也不能满足翻译需求。

除手机翻译外, NICT翻译引擎也在松下、 NTT都科摩和 NEC等公司的语音翻译服务中得到应用。NICT研究人员隅天英一郎非常自信地表示,公司的翻译引擎准确度可以达到托业900分。

全球主要的 IT巨头都在同传领域展开竞争,但 NICT仍然是赢家。隅天英一郎指出,美国的微软、谷歌和中国的百度都实力相当,目前还处于整句分割阶段,还没有关注群组划分的结果。如果能够运用 AI将日语顺利地翻译成世界其他主要语言,日本将在国际上占有优势。

这些用户使用的英语、汉语、法语等语言有一个共同的特点:名词后紧接动词。全世界大约40%的语言属于这种类型。事实上,另一半的语言类似于日语的语法结构,将动词放在整个句子的后面。在不同的语言类型之间更易于同传。若能开发出跨语种高性能的同传技术,则世界上90%的语种可实现互译。

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作者: summer

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