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全球互联网巨头布局翻译市场,AI翻译水准为何仍难及专业翻译呢?
机器翻译,标题,语料全球互联网巨头布局翻译市场,AI翻译水准为何仍难及专业翻译呢?
发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
现在的的Neural模型基本都套用机器翻译的框架,虽然也有一些真正考虑摘要本身的难点去解决的工作,但其实作用都不大,包括attention model,其实标题或者摘要和文章本身的所谓的机器翻译那种对齐关系并不是很显式,这种框架解决什么问题,比如摘要,图像文本生成等,都肯定比单纯的seq2seq要好,但是这是模型层次的,还不涉及到摘要本质问题。如果要说本质问题,可以想一下,一篇比较长的新闻,不同的人看完全可以总结出不同的标题或者摘要,每个人的兴趣侧重都不一样,而机器翻译要求你的生成结果要真是还原输入,有非常强烈的约束,这就导致了两个任务的解空间大小完全不一样,带来的问题的难度。另外,neural的方法还是非常难在文档这个层次进行提炼和升华内容的,那么长一个文本,其实本身标题只是起到一种引导阅读的作用,想让标题包含全部内容,或者重要内容,这个要求也是过高的,所以Rush等人的工作也就退而求其次,既然全文难做,那我就做首句好了,这就带来了一个问题,要不要做全文摘要,要不要一定看完全文才写出标题,个人的感觉就是真正的编辑可能也就看看首段就差不多了,否则哪有那么多时间呢。但是这样对于中文的双句并列标题,带冒号的标题等,有时确实要多看一些内容。
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