Google Tradutor usa redes neurais para traduzir sem transcrever

A versão mais recente do Google sobre tradução automática pode facilitar a comunicação entre as pessoas que falam uma língua diferente, traduzindo a fala diretamente para o texto em uma linguagem que entendem.

A tradução automática da fala normalmente funciona convertendo-a em texto e depois traduzindo-a em texto em outra língua. Mas qualquer erro no reconhecimento de voz levará a um erro na transcrição e um erro na tradução.

Pesquisadores do Google Brain, o braço de pesquisa de pesquisa do gigante de tecnologia, se voltaram para redes neurais para cortar o passo médio. Ao ignorar a transcrição, a abordagem poderia potencialmente permitir traduções mais precisas e mais rápidas.

A equipe treinou seu sistema em centenas de horas de áudio em espanhol com o texto correspondente em inglês. Em cada caso, ele usou várias camadas de redes neurais – sistemas de computador vagamente modelados no cérebro humano – para combinar seções do espanhol falado com a tradução escrita. Para fazer isso, analisou a forma de onda do áudio espanhol para saber quais partes pareciam corresponder com que pedaços de inglês escrito. Quando foi então solicitado a traduzir, cada camada neural usou esse conhecimento para manipular a forma de onda de áudio até que ela foi transformada na seção correspondente do inglês escrito.

Fonte: Meio Ambiente Rio

Fonte: Meio Ambiente Rio

Padrões correspondentes

“Aprende a encontrar padrões de correspondência entre as formas de onda na língua de origem eo texto escrito”, dizDzmitry Bahdanau , da Universidade de Montreal, no Canadá, que não estava envolvido com o trabalho.

Após um período de aprendizado, o sistema do Google produziu uma tradução inglesa de melhor qualidade do que uma que transcreveu o discurso para o espanhol escrito primeiro. Foi avaliada usando a pontuação de BLEU, que é projetada julgar traduções de máquina baseadas em como perto são a isso por um profissional humano.

O sistema poderia ser particularmente útil para traduzir a fala em idiomas que são falados por pouquíssimas pessoas, diz Sharon Goldwater , da Universidade de Edimburgo, no Reino Unido.

As equipes internacionais de assistência em casos de desastre, por exemplo, poderiam usá-lo para montar rapidamente um sistema de tradução para comunicar com pessoas que estão tentando ajudar. Quando um terremoto atingiu o Haiti em 2010, diz Goldwater, não havia nenhum software de tradução disponível para o crioulo haitiano.

A equipe de Goldwater está usando um método similar para traduzir o discurso do Arapaho, uma língua falada por apenas 1000 pessoas na tribo nativa americana do mesmo nome, e Ainu, uma língua falada por um punhado de pessoas no Japão.

Linguagens raras

O sistema também pode ser usado para traduzir idiomas raramente escritos, uma vez que não requer uma versão escrita do idioma de origem para produzir traduções bem-sucedidas.

Até que seja testado em um conjunto de dados muito maior, é difícil dizer como a nova abordagem realmente se compara com sistemas de tradução mais convencionais, diz Goldwater. Mas ela acha que poderia definir o padrão para futura tradução automática.

Alguns serviços já utilizam tradução automática para permitir que pessoas que falam línguas diferentes tenham conversas em tempo real. Skype introduziu um recurso de tradução de fala para texto ao vivo em 2014 e agora suporta nove idiomas, incluindo mandarim e árabe, bem como as línguas europeias mais comuns. Mas, como outros métodos de tradução existentes, o Skype transcreve o discurso no texto antes de traduzir esse texto para um idioma diferente.

E o serviço de tradução de texto Google Translate já usa redes neurais em seus pares de idiomas mais populares, o que permite analisar frases inteiras ao mesmo tempo para descobrir a melhor tradução escrita. Curiosamente, este sistema parece usar uma “interlingua” – uma representação comum de frases que têm o mesmo significado em diferentes línguas – para traduzir de uma língua para outra, significando que poderia traduzir entre um par de línguas que não foi explicitamente treinado em . Os pesquisadores do Google Brain sugerem que a nova abordagem fala-a-texto também pode ser capaz de produzir um sistema que pode traduzir vários idiomas.

Mas enquanto a tradução automática continua melhorando, é difícil dizer como as redes neurais estão chegando às suas soluções, diz Bahdanau. “É muito difícil entender o que está acontecendo lá dentro.”

Fonte: Meio Ambiente Rio

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