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苹果|人类已经阻止不了苹果翻译了？( 二 )


Google 翻译用到的是 Seq2Seq (Sequence to Sequence) 模型 ， Seq2Seq 由两个循环神经网络模型协力组成 ， 一个用于对输入序列进行编码 ， 一个用于对输出序列进行解码 。
当输入中文“知识就是力量”时 ， 编码模型把每个字都标上一个矢量 ， 其中每个矢量代表到目前为止已读取的所有字的含义 。 在整个句子编码结束后 ， 解码器即会开始生成对应的英语句子 。
苹果|人类已经阻止不了苹果翻译了？
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通过分析大量的语料数据 ， 模型能自动从中学习出相应的语法规则 ， 也就是说 ， 工程师教给模型什么 ， 模型就学会什么 。 因此 ， 苹果的工程师可能为苹果翻译 feed 了太多网络平行语料 ， 导致苹果翻译被网络用语“污染” ， 而识别不出文本原来的含义 。
苹果翻译出现失误的另一个可能性是 ， 苹果翻译引入了知识图谱 。
知识图谱是 Google 于 2012 年提出的概念 ， 本质上是一种基于图的数据结构 。 在知识图谱中 ， 每个名词（又叫实体）都是一个节点 ， 每个节点间又有逻辑关系线相连 。 通过这种知识图谱 ， 神经网络能更好地理解上下文之间的关联 。
苹果|人类已经阻止不了苹果翻译了？
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▲ 一种知识图谱示意图
也许在苹果翻译构建的知识图谱中 ， “五五开”被链接到“卢本伟”这个实体 ， 而这个实体又可以被翻译为“Lu Benwei” ， 同理 ， “滚筒洗衣机”也可能被链接到了“工藤新一”这个实体 。
因为网络平行语料和知识图谱的存在 ， 翻译模型在面对独立的名词时很容易翻车 。 比如说“瓜皮” ， 苹果直接按方言理解 ， 翻译成“笨蛋” 。
苹果|人类已经阻止不了苹果翻译了？
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▲ "方言本当上手"
不过 ， 根据我们对它原理的判断 ， 想要更准确的翻译 ， 解决方法之一就是在苹果翻译出现错误时 ， 我们可以尝试为文本添加上下文 ， 来帮助模型更好地理解 。
比如把“瓜皮”改成“我不吃瓜皮” ， 把“滚筒洗衣机”改成“滚筒洗衣机多少钱” 。
苹果|人类已经阻止不了苹果翻译了？
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苹果的这些翻译确实带来了很多乐趣 ， 但当人们真的需要用它来完成跨语言沟通时 ， 又不由得捏一把汗 。
现在问题来了 ， 这样的苹果翻译你喜欢吗？
_原题为 《人类已经阻止不了苹果翻译了》
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