Google Translate è considerato il traduttore automatico numero 1 al mondo. Il servizio supporta 103 lingue ed elabora circa 500 milioni di richieste ogni giorno.

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Come funziona Google Traduttore Pagina Personale
Alcuni fatti su Google Translate e la sua rete neurale

Nel 2016, Google ha introdotto la traduzione automatica neurale (GNMT), che utilizza una rete neurale artificiale per migliorare la qualità della traduzione.

La traduzione è davvero migliorata? Scopriamolo!

Le complessità della traduzione neurale: come funziona

Il modello di traduzione automatica neurale utilizza diversi principi di lavoro con il testo rispetto al metodo di traduzione statistica standard.

Prima dell`avvento delle reti neurali, la traduzione veniva eseguita parola per parola: il sistema traduceva singole parole e frasi tenendo conto della grammatica. Pertanto, con frasi complesse o frasi lunghe, la qualità della traduzione lasciava molto a desiderare.

GNMT traduce l`intera frase, tenendo conto del contesto. Il sistema non ricorda centinaia di opzioni di traduzione di frasi: opera con la semantica del testo.

Una volta tradotta, una frase viene suddivisa in segmenti di vocabolario. Successivamente, tramite appositi decoder, il sistema determina il ""peso"" di ogni segmento del testo. Successivamente, vengono calcolati i valori probabili massimi e la traduzione dei segmenti. L`ultimo passaggio consiste nel collegare i segmenti tradotti, tenendo conto della grammatica.

Come funziona l`algoritmo del traduttore

Per capire come funziona la traduzione neurale di Google (un altro esempio è https://doctranslator.com/), approfondiamo i dettagli tecnici.

La traduzione automatica neurale di Google si basa sul funzionamento delle reti neurali ricorrenti bidirezionali (reti neurali ricorrenti bidirezionali) con i calcoli delle probabilità matriciali.

Diamo un`occhiata più da vicino a cosa significa tutto questo.

Ricorrente dice che il sistema calcola il significato di una parola o di una frase in base ai valori precedenti nella sequenza. Questo è ciò che consente al sistema di tenere conto del contesto e scegliere correttamente tra diverse opzioni di traduzione.

Ad esempio, nella frase ""arco in mogano"" il sistema tradurrà la parola ""arco"" come ""arco"", non ""cipolla"".

Bidirezionalità significa che la rete neurale è divisa in due flussi: analisi e sintesi. Ciascun flusso è costituito da otto livelli che eseguono l`analisi vettoriale.

Il primo flusso suddivide la frase in elementi semantici e li analizza, mentre il secondo calcola l`opzione di traduzione più probabile in base al contesto e ai moduli di attenzione. Ulteriori informazioni per riferimento: Wiki