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| 本文作者： haoxiaoru | 2016-09-30 17:05 |
第一步。
從維基百科和新聞網(wǎng)站上，隨機(jī)選取 500 個中文句子，作為被評估內(nèi)容。
找人工翻譯，將500個句子翻譯為英文。
將舊的機(jī)器翻譯結(jié)果、新的機(jī)器翻譯結(jié)果（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、人工翻譯的結(jié)果、，這三份“考卷”，拿給熟練使用中英雙語的真人判卷員。
熟練使用中英雙語的真人判卷員，給每張考卷的每個句子，進(jìn)行打分。分?jǐn)?shù)為 0~6 的整數(shù)，0代表翻譯結(jié)果“狗屁不通”，6代表翻譯結(jié)果“精彩絕倫”。
出成績了。舊機(jī)器翻譯每個句子平均得分 3.694，新機(jī)器翻譯得到 4.263 分，人工翻譯得分 4.636 分。別忘了滿分是 6 分哦。
分別計算，跟人工翻譯的水平相比，“誤差率”（錯誤率）是多少。
舊機(jī)器翻譯：(4.636-3.694) / 4.636 = 20%
新機(jī)器翻譯：(4.636-4.263) / 4.636 = 8%
算“錯誤率”降低了多少。
（20%-8%）/ 20% = 12% / 20%= 60%
算算“準(zhǔn)確率”提升了多少。
(4.263-3.694)/3.694 = 15%
為什么用戶興奮，媒體興奮，專家沒那么興奮？翻譯公司商鵲網(wǎng)CTO魏勇鵬告訴雷鋒網(wǎng)：
這里面兩個主要的“陷阱”：
1、從3.6提升到4.2，和從4.2提升到4.6，這兩個所需要付出的努力程度，后者可能是前者的10倍以上都不止，但Google就簡單的線性計算為縮小了60%的差距。
2、中英的人工翻譯，得到的評分也就只是4.6，比英西的人要低得多，這點(diǎn)說明用來作為基準(zhǔn)的“人”，未必是靠譜的，以它為基準(zhǔn)來評估，也未必是靠譜的。
其實還有第三點(diǎn)，別忘了卷子是 Google 自己出的。
注意用于做評測的數(shù)據(jù)是：500 randomly sampled sentences from Wikipedia and news websites。這些都是互聯(lián)網(wǎng)上語料最充足的內(nèi)容類型。也就是機(jī)器最擅長的內(nèi)容。
行業(yè)認(rèn)可的一種機(jī)器翻譯成績評估，是 WMT 的 BLEU Score 比賽。Google 這次發(fā)布的論文，也用了 BLEU Score 的分?jǐn)?shù)。雷鋒網(wǎng)沒找到漢譯英的部分，但是有英譯法的數(shù)據(jù)，從 37 分提升到 41.16 分。
很多人類患上“圍棋”恐慌癥了。
Google 首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，成功應(yīng)用到翻譯產(chǎn)品上，上線后使得翻譯質(zhì)量有了明顯提升。但是媒體報道中的標(biāo)題“錯誤率降低 60%”，甚至某種語言是 “85%”，很容易讓普通人以為蒸汽機(jī)革命來了……事實上，微軟、百度等大公司之前也在翻譯產(chǎn)品中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，但沒有引起大的傳播。
究其原因。一位不具名的評論者告訴雷鋒網(wǎng)，之前很多人看到 Google 的電腦在圍棋上戰(zhàn)勝了人類，心理上受到了沖擊，自然而然認(rèn)為 Google 強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，會顛覆很多行業(yè)。尤其是那些當(dāng)初認(rèn)為機(jī)器在圍棋上戰(zhàn)勝不了人類的人類，現(xiàn)在又對“人工智能”過于樂觀了。
北京時間9月29日早上，論文作者之一，Google Brain 團(tuán)隊的陳智峰，通過遠(yuǎn)程視頻接受了 3 家中國媒體的采訪。他告訴雷鋒網(wǎng)，這次 Google 比較特別的地方在于，訓(xùn)練過程利用了大量的分布式計算，所以才能把語言模型很快訓(xùn)練出來。“差不多一星期處理一個方向的語言模型。但是 Google 有大概一萬個語言的模型需要訓(xùn)練，既需要我們有巨大的資源投入，也在不停地改進(jìn)算法。 ”
對于機(jī)器翻譯取代人工翻譯的問題。陳智峰認(rèn)為，規(guī)則的文本，比如醫(yī)學(xué)論文，比如時事新聞，大家更注重信息的傳達(dá)，在修辭方面或情感方面的傳達(dá)可以弱化一些。“機(jī)器翻譯就能夠很快地幫助你獲得信息，這是機(jī)器翻譯目前對人類的主要幫助。”
他說，“目前來講，我覺得人與人之間的自然的溝通，通過機(jī)器翻譯還是有很大的工作需要做。做到真正能夠讓你感覺到跟你說話的是個人，而不是機(jī)器，還是有很多年需要努力的。”
// 參考來源
官方博客 https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html
樣例文檔 https://drive.google.com/file/d/0B4-Ig7UAZe3BSUYweVo3eVhNY3c/view?usp=sharing
// 雷鋒網(wǎng)專題報道
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