Нейронные сети в машинном переводе
Автор: Дукальская И.В., Бараковская Е.В.
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Новые информационные технологии
Статья в выпуске: 2 т.20, 2022 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются основные этапы развития машинного перевода и принципы нейролингвистики, которые могут найти применение в проектировании систем для переводчиков. Делаются предположения о том, способны ли нейронные сети выполнять имитацию. Рассматривается, каким образом теория GLOM способна изменить в будущем область машинного перевода. Цель - исследовать нейронные сети в области машинного перевода, рассмотреть перспективу их дальнейшего развития и вывести принципы, которые позволят нейронным сетям имитировать нейролингвистические процессы. Данная цель достигается следующими действиями: проводится анализ различных подходов к машинному переводу, а также нейролингвистических процессов в мозге человека. Исходя из собранных данных, выводятся принципы проектирования нейронных сетей. Делаются предположения о развитии нейронных сетей, опираясь на концепцию GLOM, для создания нового представления иерархии «часть - целое» в нейронных сетях с фиксированной архитектурой.
Машинный перевод, нейролингвистика, нейронные сети, искусственный интеллект
Короткий адрес: https://sciup.org/140296731
IDR: 140296731 | DOI: 10.18469/ikt.2022.20.2.10
Список литературы Нейронные сети в машинном переводе
- Раренко М.Б. Машинный перевод: от перевода «по правилам» к нейронному переводу //Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Сер. 6. Языкознание: Реферативный журнал. 2021. № 3. С. 70-79. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mashinnyy-perevod-ot-perevoda-popravilam-k-neyronnomu-perevodu (дата обращения: 12.10.21).
- Мифтахова Р.Г. Основные факторы улучшения машинного перевода // Вестник Башкирск. ун-та. 2015. № 1. С. 188-192. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-faktory-uluchsheniya-mashinnogo-perevoda (дата обращения: 04.10.2021).
- Bilingual word embeddings for phrase-based machine translation / Y.Z. Will [et al.] // Department of Electrical Engineering and Computer Science Department Stanford University. 2013. URL: http://ai.stanford.edu/~wzou/emnlp2013_ZouSocherCerManning.pdf (дата обращения: 04.10.2021).
- Cai Z. Principles derived from neuro-linguistics of brain for design of translation machines // Open Access Library Journal. 2016. DOI: https://doi.org/10.4236/oalib.1102704.
- Cai Z. Semantic memory association, procedural grammar syntax and episodic modality coordination as three interactive neural processes organizing language: A model // Open Access Library Journal. 2015. DOI: https://doi.org/10.4236/oalib.1101718.
- Осиянова О.М., Демина В.Д. Дидактический потенциал мнемотехники в лингвистическом образовании студентов // Вестник ОГУ. 2020. № 3 (226). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/didakticheskiy-potentsial-mnemotehnikiv-lingvisticheskom-obrazovanii-studentov (дата обращения: 04.10.2021).
- Turing A.M. Computing machinery and intelligence // Mind. 1950. No. 49. P. 433-460.
- Ситдикова Ф.Б., Хисамова В.Н., Усманов Т.Р. «Передняя часть правого теленка», или Ошибки машинного перевода (на основе анализа автоматических субтитров) // БГЖ. 2019. № 2 (27). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perednyaya-chast-pravogo-telenkaili-oshibki-mashinnogo-perevoda-na-osnoveanaliza-avtomaticheskih-subtitrov (дата обращения: 04.10.2021).
- Котенко В.В. Перспективы развития нейронного машинного перевода в контексте концепции открытого образования // Ученые записки университета Лесгафта. 2020. № 4 (182). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-razvitiya-neyronnogo-mashinnogoperevoda-v-kontekste-kontseptsii-otkrytogoobrazovaniya (дата обращения: 04.10.2021).
- Hinton G.E. How to represent part-whole hierarchies in a neural network // Google Research. 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2102.12627 (дата обращения: 04.10.2021).
