فيسبوك
أعلنت فيسبوك هذا الصباح أنها أكملت تحولها إلى الترجمة الآلية العصبية – وهي طريقة معقدة لقول إن فيسبوك تستخدم الآن الشبكات العصبية التفافية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لترجمة المحتوى تلقائيًا عبر فيسبوك. تعمل Google و Microsoft و Facebook على الانتقال إلى الترجمة الآلية العصبية منذ بعض الوقت الآن، تاركين بسرعة الترجمة الآلية الإحصائية التقليدية القائمة على العبارات. هناك الكثير من الأسباب التي تجعل الأساليب العصبية تبدو أكثر واعدة من الأساليب القائمة على العبارات، لكن النتيجة النهائية هي أنها تنتج ترجمات أكثر دقة. الترجمة الآلية التقليدية عملية واضحة إلى حد ما. اعتمادًا على العبارات الأساسية، تترجم أنظمة قائمة على العبارات الجمل ثم تحدد بشكل احتمالي ترجمة نهائية. يمكنك التفكير في ذلك على غرار استخدام حجر رشيد (عبارات متطابقة في لغات متعددة) لترجمة النص. على العكس من ذلك، تتعامل النماذج العصبية مع مستوى أعلى من التجريد. يصبح تفسير الجملة جزءًا من تمثيل متجه متعدد الأبعاد، مما يعني ببساطة أننا نحاول الترجمة بناءً على بعض “السياق” بدلاً من العبارات.
ليست هذه عملية مثالية، ولا يزال الباحثون يعبثون بكيفية التعامل مع التبعيات طويلة المدى (أي الحفاظ على الفهم والدقة طوال نص طويل)، لكن هذا النهج واعد للغاية وأنتج نتائج رائعة حتى الآن، بالنسبة لأولئك الذين نفذوه.
أعلنت Google عن المرحلة الأولى من تحولها إلى الترجمة الآلية العصبية في سبتمبر 2016، وأعلنت Microsoft عن إعلان مشابه بعد شهرين. تعمل فيسبوك على جهود التحويل الخاصة بها منذ حوالي عام وهي الآن في طور النشر الكامل. نشرت Facebook AI Research (FAIR) بحثها الخاص حول هذا الموضوع في مايو وأصدرت نماذج CNN الخاصة بها على GitHub كبرمجيات مفتوحة المصدر. قال Necip Fazil Ayan، مدير الهندسة في مجموعة تقنيات اللغة في فيسبوك، في مقابلة معي: “تختلف مشكلتنا عن معظم الأماكن القياسية، ويرجع ذلك في الغالب إلى نوع اللغة التي نراها على فيسبوك.” “نرى الكثير من اللغة غير الرسمية واختصارات اللهجة. نمط اللغة مختلف جدًا.” شهدت فيسبوك ارتفاعًا بنسبة 10٪ تقريبًا في جودة الترجمة. يمكنك قراءة المزيد حول التحسين في بحث FAIR. تُعد النتائج لافتة للنظر بشكل خاص بالنسبة للغات التي تفتقر إلى الكثير من البيانات في شكل أزواج ترجمة مقارنة.
