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  • 谷歌的在线翻译自2016年以来一直由神经机器翻译(NMT)驱动,今天,该公司推出了其神经网络驱动的方法,以便谷歌翻译的iOS和安卓应用用户能够更准确地实现59种语言的离线翻译。 谷歌产品经理Julie Cattiau表示,...

     

    内容来源:ATYUN AI平台

    谷歌的在线翻译自2016年以来一直由神经机器翻译(NMT)驱动,今天,该公司推出了其神经网络驱动的方法,以便谷歌翻译的iOS和安卓应用用户能够更准确地实现59种语言的离线翻译。

    谷歌产品经理Julie Cattiau表示,谷歌翻译小组与谷歌大脑团队一起使用TensorFlow完成了离线NMT。与其他谷歌应用不同,95%的谷歌翻译用户群不在美国境内,而在印度,巴西和印度尼西亚等国家。“所以我们从用户那里得到很多高质量的在线信息,但是他们中的很多人无法访问互联网连接,或者他们更愿意保存他们的数据计划。所以我们在过去的一年半时间里把它作为一项重点,将我们的NMT模型搭入人们的设备。”

    与以前的机器学习方法通过扫描句子短语提供解释相比,NMT的离线翻译可以一次分析整个文本块,从而允许更自然、更和条理的声音,以及情境感知翻译。

    连接到互联网时,谷歌翻译应用程序中的对话模式可以提供现场语音翻译。但是,NMT离线翻译是以纯文本翻译的形式发布,它不会扩展到翻译应用程序中的功能,比如解释拍摄的菜单或翻译声音。

    为了使实时的语音翻译成为可能,谷歌必须使AI的其他元素结合起来,才能在离线状态下使用对话模式,比如语音识别以及将文字从文本合成到语音。

    “这些部件中都需要在设备上进行构建,才能获得完整的体验,这绝对是我们想要推出的东西,”她说。“目前还没有确定日期,但文本翻译无疑是构建语音端到端离线翻译的基石之一。”

    获得离线神经机器翻译不需要更新程序。之前下载了离线翻译软件包的用户将看到一条横幅,点击横幅就可以离线翻译,而新用户必须先进入该应用并选择他们想要离线使用的语言进行下载。每种语言包大约需要35-45 MB,大小与之前的离线包相当,但质量更高。

     

    Cattiau说,“我们无法在低端手机上运行这些耗费大量计算能力的模型,因此需要工程师压缩模型并使其在非常低端的安卓设备上运行。这也是这次发布的挑战。”

    用户应该注意到这与之前的离线翻译有所不同,但在线翻译仍然比离线翻译更准确,因为减少了语言包的空间。

    与以前使用的基于短语的机器学习方法一样,NMT利用了数以亿计的文章,书籍,文档和搜索结果等示例翻译。

    谷歌的语言能力不仅仅改进了翻译应用程序。Alphabet的子公司已承诺在今年年底前为谷歌智能助理提供30多种语言,这个数字远远超过支持4种语言的Alexa的和支持20种语言的Siri。

    本文转自ATYUN人工智能媒体平台,原文链接:谷歌采用神经网络驱动机器翻译,可离线翻译59种语言

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  • Microsoft 离线翻译引擎介绍

    千次阅读 2018-08-14 13:09:27
    随着全球化进程不断加速,中外企业的融合越来越频繁。如何打破语言的限制也成为企业最头疼问题,微软Azure有很强的...接下来我们介绍一下微软离线翻译引擎,可以很好的解决此问题。 Microsoft Translator On-Pre...

    随着全球化进程不断加速,中外企业的融合越来越频繁。如何打破语言的限制也成为企业最头疼问题,微软Azure有很强的翻译引擎其中中文到英文的翻译已经达到了人类的翻译水平。
    但是在某些场景下,用户无法连接到互联网。如何再纯内部网络里面使用高质量的翻译服务,便成了中国企业的最头疼的问题。接下来我们介绍一下微软离线版翻译引擎,可以很好的解决此问题。

    Microsoft Translator On-Premises(On-Prem)版,可在企业防火墙后运行自动化,高质量的翻译。这允许具有极其机密需求或没有Internet连接的客户将其数据保留在他们自己的环境中,因为它由Microsoft Translator引擎处理。

    Microsoft提供本地解决方案作为年度订阅服务,包括Microsoft转换器软件的设计,部署和维护。维护包括定期性能,Microsoft Translator软件的功能增强,以及Microsoft Translator发布的新语言支持。该解决方案部署在客户的硬件上,使其满足最低系统要求。

    该解决方案提供类似于公共Internet托管系统的功能,包括以下内容:

    • 翻译页面,用于执行文本的剪切和粘贴翻译,以及公司支持Web的内容的整页,就地翻译。
    • 60种以上支持的语言之间的翻译 。
    • 带有在线软件开发工具包(SDK)的Web服务API(REST),允许客户构建自己的支持翻译的业务应用程序。

    最低系统要求:Windows Server 2012 R2标准版
    最低操作系统:中间件:Microsoft Translator Runtime
    最低硬件要求
    CPU核数= 64
    内存= 1024GB
    C:2x 1.8TB镜像
    驱动器应该等于总RAM,加上100GB以允许崩溃转储
    D:3x 1.8TB RAID 5,允许语言模型的增长和简单的前滚和回滚过程。

    订阅定价
    Microsoft Translator On-Prem Edition作为12个月的订阅出售。订阅包括:
    设计,部署和对运行时引擎的定期更新
    订阅服务的总额为300,000美元。如果您对批量定价感兴趣,请使用以下联系信息与我们联系。如果在12个月的性能期结束时未续订订阅,则Microsoft服务将删除和删除该软件及其组件,但您的组织在订阅期间提供或开发的任何自定义应用程序或数据除外。换句话说,这是订阅服务,而不是购买软件,当订阅结束时,软件被删除,但所有翻译仍然存在。

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  • 内容来源:ATYUN AI平台 ...而从图像翻译文本的方法更是缓慢。 今天,提供智能解决方案和服务的公司ABBYY已经宣布对iOS的TextGrabber进行了重大更新,试图以合适的方案替代谷歌翻译。 关键功能是使用...

     

    内容来源:ATYUN AI平台

    当你想用机器翻译时,也许会立刻打开谷歌翻译。但是,尽管经过多年的开发和技术收购,它仍然存在诸多问题。例如,如果你在陌生国家没有互联网连接,并且未提前下载该语言,会发生什么情况?而从图像翻译文本的方法更是缓慢。

    今天,提供智能解决方案和服务的公司ABBYY已经宣布对iOS的TextGrabber进行了重大更新,试图以合适的方案替代谷歌翻译。

    关键功能是使用智能手机相机即时捕捉和新型实时翻译功能。重要的是,它可以离线工作。

    ABBYY的识别技术可以在任何颜色的背景下翻译文字。与其他类似的应用程序不同,它不要求用户下载语言以进行离线翻译。

    改进后的TextGrabber捕捉文本中的61种语言,并实时将其在线转换为104种语言,如果是离线,则为10种语言。它基于2017年11月发布的ABBYY技术。

    离线翻译适用于10种常用语言,包括英语,西班牙语,法语,德语,中文和日语。

    ABBYY还宣布iOS的TextGrabber现在可以免费下载。在使用前三种免费功能后,用户可以付费保留对应用程序全部功能的访问权限。前两个月是每月50美分,之后是每月2美元。

    “通过这一改变,我们的目标是让应用程序能够被更广泛的使用,”ABBYY副总裁兼产品营销主管Bruce Orcutt称,“我们希望更多的人尝试TextGrabber,看看它如何让他们的工作更轻松。现在很多服务都是基于订阅的,所以大多数用户对此很熟悉和满意。“

    该应用程序可以识别电子书,杂志,手册,屏幕,菜单,海报和路牌。文本识别完全在设备上执行。捕获的文本可以通过VoiceOver进行复制,编辑,共享,翻译或朗读。

    所有链接,电话号码,电子邮件地址,街道地址和活动详细信息都可以点击以便用户轻松执行相应的任务(跟踪,呼叫,电子邮件,在地图上查找或添加到日历中)。此外,TextGrabber也可用作二维码扫描器。所有数字化文本和二维码都保存在应用程序中供以后访问。

    TextGrabber还可以满足残障人士的需求,他们可以使用它来捕获和翻译印刷品,计算机或电视屏幕上的任何文本。

    那么ABBYY和TextGrabber的下一步是什么?

    Orcutt说:“我们的路线图侧重于帮助开发人员创建更好的用户体验,让移动设备的相机能够揭露文档,标签,徽章和屏幕上隐藏的文本和内容,以显示有意义的数据。用户可以利用手机作为系统和流程的主要接口。此功能极大地减少了摩擦,并使用户体验更轻松,更加符合移动性。我们与正在寻求改善用户体验的移动应用开发人员合作,并专注于创新的方式从客户和用户那里获取数据,而无需手动输入。“

    这包括进一步加强AI,以确保翻译尽可能快速和准确。

    Orcutt说:“我们使用神经网络和NLP不仅能够抓取文本,而且能够理解它并从设备上快速提取有意义的数据。例如,未来,您可能能够扫描合同并立即识别潜在风险和疑点,或将血液检测结果上传到医疗系统。”

    从今日起, ABBYY的TextGrabber新版本可用于iOS设备。

    本文转自ATYUN人工智能媒体平台,原文链接:TextGrabber重大更新,识别文字并实时离线翻译,支持中文

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  • 由于调用浏览器插件-离线英汉词典进行词汇翻译, 因此也不依赖于任何在线翻译服务. Chrome插件: 官网链接 支持所有编程语言 因为并不需要对源代码进行语法分析(之前Java源码英翻中进展-内测上线中使用了语法分析,...

    续前文Chrome插件实现GitHub代码翻译v0.0.3. 添加了对驼峰命名的支持. 由于调用浏览器插件-离线英汉词典进行词汇翻译, 因此也不依赖于任何在线翻译服务.

    Chrome插件: 官网链接

    支持所有编程语言

    因为并不需要对源代码进行语法分析(之前Java源码英翻中进展-内测上线中使用了语法分析, 工作量大很多), 因此原则上已经支持所有编程语言的源代码. 但对一些编程语言效果更好, 见下面效果.

    Java: 源码来源
    2018-10-19-github源码翻译_Java_0.0.4
    Python: 源码来源
    2018-10-19-github源码翻译_Python_0.0.4

    C: 源码来源 接下去添加C的关键词翻译后, include/char就不会那么坑了.
    2018-10-19-github源码翻译_c_0.0.4

    阶段小结

    翻译方面做下去会遇到和自然语言机器翻译类似的问题. 当然会比自然语言好一些, 因为命名往往使用的是最正式(非口语化)的词汇, 连接词的使用也较少, 而且基本没有完整语句. 即便如此, 也会存在词汇的歧义, 比如词性问题, 比如顶图例子中BasicCalculator, Basic在內建词典中有名词/形容词几种词义:

    n. 基本原理, 要素, 基本规律
    a. 基本的, 碱性的
    (计算机)BASIC语言
    

    现在的算法是直接用首个词义, 就是名词的"基本原理". 再比如"tell"在没有后接名词时应该是取vi释义:

    vt. 告诉, 说, 吩咐, 断定, 知道
    vi. 讲述, 泄密, 告发, 表明
    

    改进就需要加入自然语言处理的方法.

    源码

    文本处理.js中驼峰命名拆分:

    function 拆分骆驼命名(命名) {
      // 参考: https://stackoverflow.com/a/7599674/1536803
      return 命名.split(/(?<=[a-z])(?=[A-Z])|(?<=[A-Z])(?=[A-Z][a-z])/);
    }
    
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  • 由于调用浏览器插件-离线英汉词典进行词汇翻译, 因此也不依赖于任何在线翻译服务. Chrome插件: 官网链接 支持所有编程语言 因为并不需要对源代码进行语法分析(之前Java源码英翻中进展-内测上线中使用了语法分析, ...
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