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微软亚洲研究院向11项机器翻译任务发起挑战,并在8项任务中斩获第一

 

新加坡 - Media OutReach - 2019522 2019年第四届机器翻译大会WMT19组织的翻译大赛上微软亚洲研究院MSRA在参加的11项机器翻译任务中8项获得了第一名。今年的WMT共设有19个机器翻译类别。

 

微软亚洲研究院在语言对为中文-英语、英语 - 芬兰语、英语 - 德语、英语 - 立陶宛语、法语 - 德语、德语 - 英语、德语 - 法语和俄语 - 英语的机器翻译任务中名列第一。另外3项任务则获得第二,包括:英语-哈萨克语、芬兰语-英语,以及立陶宛语-英语的语言对。

 

WMT作为全球领先的机器翻译竞赛之一,是杰出研究人员展示其解决方案以及了解机器翻译技术发展动态的平台。全球超过50支队伍参加了2019年第14届WMT机器翻译比赛,当中包括科技公司、领先学术机构和大学展示其机器翻译的实力。

 

今年,主办者的主要目的是评估当前机器翻译技术对英语以外语言的适用性,以及审视欧洲语言互译的挑战,包括资源量小及词法丰富的语言。

 

多维度的算法改进,让机器翻译表现更卓越

"今年,微软亚洲研究院团队在其系统中应用了多种创新算法,这些算法用于改进平台的学习机制、预训练、优化网络架构、增强数据等方向,显著提高了机器翻译结果的质量。"微软亚洲研究院副院长刘铁岩解释道。

 

此次使用的创新算法包括:

  • MADL:多体对偶学习
  • MASS:屏蔽序列到序列的预训练
  • NAO:自动神经网络架构优化
  • SCA:软性上下文数据增强

 

这是继微软亚洲研究院与美国总部研究院的研究人员于2018年在newstest2017新闻报道测试集中达到了可与人类翻译媲美的水平突破后,微软亚洲研究院取得的另一成就。newstest2017由一群行业和学术合作伙伴共同开发并于WMT 2017大会上发布。微软的系统能够以与人类媲美的翻译质量和准确度,将新闻文章的句子从中文翻译成英文。

 

"机器翻译领域将以更好的算法、数据集和技术持续演进。然而,我们今天的大部分研究都是受到人类行为方式的启发。语言是复杂而细致的,人们使用不同的词语来表达完全相同的概念。因此,开发多维算法对于发展机器翻译系统非常重要,这样机器才能提供更好的结果,"刘铁岩说。"我们在WMT19的成果有助于该领域的进一步发展,我们希望机器翻译在未来几年能够变得更好。"

 

例如Microsoft Translator是一项多语言机器翻译服务集成了全球微软研究团队开发的一些先进的解决方案以提高工具的准确性。现在,微软亚洲研究院的研究团队计划与Microsoft Translator团队合作,将今年用于WMT挑战的新算法进行整合,以改进其服务。

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