Istraživači na Univerzitetu u Amsterdamu koriste neuralne mreže kao pomoć da statistički sistemi za mašinsko prevođenje nauče ono što svi živi prevodioci znaju – da najbolji prevod neke reči često zavisi od konteksta. Sistemi za mašinsko prevođenje, kao što su Google Translate или oni na iTranslate4.eu pretpostavljaju kako da se prevedu reči i fraze na osnovu toga koliko često se oni pojavljuju u velikom korpusu tekstova koje su preveli ljudi.
Statistički mašinski prevod razbija tekst u fragmente fraza i bira najverovatniji prevod za svaku frazu. Da bi se poboljšao izbor reči u tim sistemima prilikom prevođenja na morfološki bogate jezike kao što su ruski, bugarski i nemački, tim je koristio neuralne mreže za analizu reči u kontekstu u izvornom jeziku, jer oblici reči iz gramatički jednostavnijih jezika kao što je engleski ne sadrže dovoljno informacija za proizvodnju ispravne verzije te reči u morfološki bogatom jeziku. Neuralna mreža je u mogućnosti da izvede gramatičke funkcije reči bez eksplicitnog znanja gramatike.
U budućnosti, nova metoda će biti integrisana u sistem za prevođenje po imenu Oister , razvijen na ovom univerzitetu. Nalazi će biti prezentovani tokom sledeće nedelje na konferenciji o empirijskim metodima za obradu prirodnog jezika u Dohi, u Kataru.
Izvor: IT WORLD