臉書「翻譯年糕」再進化！導入人工智慧分析前後文
Facebook 的「翻譯年糕」現在不只想當一塊年糕，臉書想讓它成爲「哆啦A夢」啦！不過並不是讓它將擁有百寶袋，而是將拋棄過去短句、單字的翻譯方式，改用神經機器翻譯（Neural Machine Translation），讓系統自動依據上下文意思進行翻譯。
▲臉書爲貼近在地文化，將翻譯改爲「翻譯年糕」可愛的名稱。（圖／翻攝網路）
爲了讓臉書上 20 億人能夠不受限於語言自由溝通，臉書團隊希望提升翻譯品質，但這並不是向簡單的工作，因爲我們終究是人類，各種口語化的用法對於翻譯系統而言是一大挑戰。因此臉書團隊將使用卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN）、遞迴神經網路（Recurrent Neural Networks，RNN）等系統來提升翻譯品質。
過往臉書的翻譯系統並非無法使用，但它只能分辨單一詞性與短句，因此一旦拉長對話，或者使用幾個明顯意涵不同的單字，翻譯就會呈現凌亂、無法理解的狀況，新的神經網路系統會考慮上下文之後再進行翻譯，臉書提供兩組由土耳其文翻譯至英文的示範，我們可以明顯的發現，下圖的英文翻譯是優於上圖的。
▲上圖的翻譯句型不符合我們常見的文法，下圖則比較接近。（圖／翻攝臉書）
臉書人工智慧研究（FAIR）團隊在三個月的時間內，先是運用 CNN 系統推出英文翻譯至德文、法文兩組系統，翻譯品質分別提高12%、14.4%，此外研究團隊也希望持續進化這項功能，讓系統而根據其他條件翻譯出更精準的意思，例如運用文本附帶的圖片，加以判斷文章內容。
▲Google 翻譯早在去年就開始使用神經機器翻譯系統。（圖／記者洪聖壹攝）
不過神經機器翻譯，微軟與 Google 在 2016 年就已經開始使用，Google 小姐也早已具備神經機器翻譯系統，臉書在這個項目上顯然落後對手一拍，不過現在加緊腳步跟上，臉書的功能將有機會比 Google 翻譯更常被使用，畢竟他們可是擁有超過 20 億使用者長期駐紮啊。