著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
スマート翻訳とは? 「スマート」とはいったい何を意味するのでしょうか? 平たく言えば、ユーザーの発言に基づいてターゲット言語に翻訳する機能です。たとえば、私たちが中国語を話すとき、外国人から教えられた翻訳スキルに頼ることなく、中国語を正しく理解し理解できるだけでなく、機械翻訳ツールを通じて中国語を英語、フランス語、その他の言語に翻訳することもできます。これらはすべて機械学習技術に基づいたインテリジェントな翻訳機能です。では、現代の人工知能の分野でインテリジェントな翻訳機能を実現するにはどうすればよいでしょうか? 実際、現在、2 つの主要なスキーム、つまり従来の統計ベースの機械翻訳方法とニューラル ネットワーク ベースの方法が存在します。この記事では、Seq2seq (sequence to sequence) モデルと呼ばれる、ニューラル ネットワーク ベースのインテリジェントな翻訳モデルに焦点を当てます。このモデルは対話履歴を入力として受け取り、対応する翻訳結果を自動的に生成できます。
まず最初に、機械翻訳と人工知能という 2 つの概念を明確にする必要があります。機械翻訳とは、ある言語のデータを別の言語のデータに変換することを指します。人工知能は、コンピューター知能の一分野を指し、人間の知的行動と知的エージェントから構成される科学研究分野を指します。したがって、機械翻訳は人工知能の重要な分野であり、基本的にデータ処理と情報伝達のための人間の言語の理解、分析、作成の能力に基づいています。
機械翻訳のタスクには、主に語彙と文法の翻訳、文章の翻訳、文脈の推論、言語スタイルの変換などが含まれます。ただし、パフォーマンスを向上させるために、機械翻訳モデルには多くの場合、より多くのデータ、より複雑なアルゴリズム、およびより強力なコンピューティング能力が必要です。現在、大規模な学習データの公開とコンピューティングリソースの急速な発展により、ニューラルネットワークに基づく機械翻訳手法に注目する人が増えています。
2. Seq2seq モデル
Seq2seq モデルは、対話履歴を入力として受け取り、対応する翻訳結果を自動的に生成できるエンドツーエンドのニューラル ネットワーク機械翻訳モデルです。その構造を次の図に示します。