La traduction automatique neuronale
La traduction automatique neuronale est une technologie permettant de traduire une langue vers une autre langue à l'aide de modèles de réseaux neuronaux. La traduction automatique neuronale utilise un modèle unique de réseau neuronal pour apprendre un modèle statistique pour la traduction automatique, ce qui élimine le besoin d'une multitude de systèmes spécialisés utilisés dans l'apprentissage automatique statistique. Contrairement aux systèmes de traduction traditionnels basés sur des phrases qui se composent de nombreux petits sous-composants qui sont réglés séparément, la traduction automatique neuronale tente de construire et de former un seul grand réseau neuronal qui lit une phrase et produit une traduction correcte. Par conséquent, on dit que les systèmes de traduction automatique neuronale sont des systèmes de bout en bout, car un seul modèle est nécessaire pour la traduction.
Les modèles de traduction automatique neuronale modélisent généralement des phrases entières dans un seul modèle intégré, et ils ne nécessitent qu'une fraction de la mémoire nécessaire aux modèles de traduction automatique statistique traditionnels. En outre, contrairement aux systèmes de traduction conventionnels, toutes les parties du modèle de traduction automatique neuronale sont entraînées conjointement (de bout en bout) pour optimiser les performances de traduction. La traduction automatique neuronale utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre des traductions existantes et de ses propres traductions précédentes afin d'améliorer constamment ses traductions.
Le modèle de réseau neuronal utilisé dans la traduction automatique neuronale prend une chaîne de nombres comme entrées et sort une chaîne de nombres qui en résulte. Les paramètres de ce réseau de neurones sont créés et ajustés au cours du processus de formation, qui consiste à alimenter le réseau avec un grand ensemble de données de phrases parallèles dans les langues source et cible. Le réseau neuronal apprend à associer les phrases d'entrée à leurs traductions correspondantes en ajustant ses paramètres pour minimiser la différence entre les traductions prédites et les traductions réelles dans les données d'entraînement.
La traduction automatique neuronale est devenue le principal standard de la technologie de traduction en utilisant l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique pour traiter d'énormes volumes de données afin de prendre des décisions et d'améliorer ses traductions sans intervention humaine.
Quels sont les avantages de la traduction automatique neuronale par rapport à la traduction automatique traditionnelle ?
La traduction automatique neuronale présente plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles de traduction automatique. Voici quelques-uns des avantages de la traduction automatique neuronale :
1. Une plus grande précision : les systèmes de traduction automatique neuronale produisent des traductions plus précises que les méthodes traditionnelles de traduction automatique. En effet, les modèles traduction automatique neuronale sont formés en utilisant de grands ensembles de données de phrases parallèles dans les langues source et cible, ce qui leur permet d'apprendre les nuances et les complexités du langage humain.
2. Des traductions plus naturelles : les systèmes de traduction automatique neuronale produisent des traductions plus naturelles et qui semblent plus humaines que les méthodes traditionnelles de traduction automatique. En effet, les modèles de traduction automatique neuronale sont formés pour générer des traductions fluides et idiomatiques, plutôt que de simplement traduire littéralement des mots et des phrases.
3. L'adaptabilité : les systèmes de traduction automatique neuronale peuvent s'adapter à de nouveaux contextes et apprendre de grandes quantités de données, ce qui les rend parfaits pour les entreprises qui ont besoin de traduire beaucoup de contenu avec rapidité, précision et flexibilité. Les modèles de traduction automatique neuronale peuvent également être ajustés pour des domaines ou des couples de langues spécifiques.
4. Les systèmes de bout en bout : les systèmes de traduction automatique neuronale sont des systèmes de bout en bout, ce qui signifie qu'un seul modèle est nécessaire pour le processus de traduction. Cela élimine le besoin d'une multitude de systèmes spécialisés utilisés par les méthodes de traduction automatique traditionnelles.
5. La rentabilité : les systèmes de traduction automatique neuronale deviennent plus accessibles et rentables pour un plus large éventail d'applications en raison du développement de modèles et de solutions matérielles plus efficaces.
Cependant, il est important de noter que les systèmes de traduction automatique neuronale ont également certaines limites. Par exemple, ils peuvent avoir des difficultés avec un langage très technique ou l'utilisation de mots rares et de noms propres. De plus, les phrases du texte source doivent être claires et cohérentes pour obtenir une traduction de qualité.
Cet article a été traduit de l'anglais et est consultable ici