언어 처리에 적용되는 인공 지능 및 심층 신경망

NMT(Neural Machine Translation): 원점으로 돌아가겠습니다.

우리 모두는 딥러닝과 인공신경망에 대해 들어봤고, 거대 웹기업들이 서비스에 통합한 이미지 인식, 빅데이터 분석, 디지털 어시스턴트 등 이 기술을 기반으로 한 솔루션을 사용했을 가능성이 높다.

최근 2년 동안 인공 신경망을 자연어 처리에 적용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 결과는 다음과 같이 공유됩니다. 오픈소스 커뮤니티 SYSTRAN이 적극적으로 참여하고 노하우를 공유합니다.

자동 학습 번역 기계

시중의 현재 엔진들(통계 및 규칙 기반)과 대조적으로, 신경 엔진은 고유한 인공 신경망을 통해 기계 번역의 전체 프로세스를 모델링한다.

인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인공 뉴런들의 계층들로 구성되며, 계층들은 네트워크의 파라미터들로 불리는 가중치들과 함께 연결된다.
신경망의 핵심 요소는 다음과 같은 기능에 있습니다. 교육 단계 동안 자동으로 매개 변수 수정 (몇 주). 기술적으로, 생성된 출력은 가중치들을 조정하고 네트워크 연결들을 튜닝하기 위해 "뒤로" 전송된 예상 기준 및 정정 피드백과 비교된다.

Deep Learning의 최전선에 있는 복잡한 알고리즘을 기반으로 하는 이 기술을 통해 PNMT™ (Pure Neural™ Machine Translation) 엔진은 주어진 번역 텍스트에서 언어의 규칙을 학습하고 생성할 수 있으며 비원어민 화자보다 더 나은, 현재 기술 상태를 과하게 달성하는 번역을 만들어 내다.

실시간 시대의 기업 성공을 돕는 것

디지털 시대에 언어 장벽은 지금까지 세계 시장 사이에서 비즈니스 전략을 신속하게 배포하는 데 가장 큰 도전 과제 중 하나를 대표했습니다. 기업은 이제 다음을 수행할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 인공 지능 및 기계 번역 R&D의 발전으로 새로운 전망 알아보기.

SYSTRAN은 이 혁신적인 솔루션을 통해 기업이 실시간 연중무휴 글로벌 커뮤니케이션 시대에 성공할 수 있도록 기술 우수성에 대한 탐구를 계속하고 있습니다. SYSTRAN은 조직에 대한 액세스를 제공합니다. 시장에서 최고의 번역 품질그 어느 때보다도 인간적인 유창성에 가깝고, 법률 및 자동차 산업에서 IT 및 관광에 이르기까지 각 고객의 특정 상황에 적응했습니다.

기업들은 동시에 여러 국가에서 비즈니스 전략을 전개할 수 있습니다. 언어 장벽을 허무는 것 and bring꺼내다 out가져오다 phenomenal경이로운 시장 진출 시간 및 생산성 측면에서 증가.