环球首个翻译引擎进化回来 “细节狂魔”搞定方言
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原文：The global impact of COVID-19 has been profound, and the public health threat it represents is the most serious seen in a respiratory virus since the 1918 H1N1 influenza pandemic. Here we present the results of epidemiological modelling which has informed policymaking in the UK and other countries in recent weeks. In the absence of a COVID-19 vaccine, we assess the potential role of a number of public health measures – so-called non-pharmaceutical interventions (NPIs) – aimed at reducing contact rates in the population and thereby reducing transmission of the virus. In the results presented here, we apply a previously published microsimulation model to two countries: the UK (Great Britain specifically) and the US. We conclude that the effectiveness of any one intervention in isolation is likely to be limited, requiring multiple interventions to be combined to have a substantial impact on transmission. 从功效上看，五位选手的学术造诣都较量高，学术说话行使的类型性也都相差不大。可是，细节见真知，只有有道保存了双破折号的行使，但这在中文中着实并不常见;除有道外，其他三位选手在“非药物过问法子(NPI)”的表达上都没有做到精细绝伦。 如故，笑到最后的照旧DeepL，固然还存在各类小题目，无法获得满分，但也是一张妥妥的高分试卷了：  以上就是本次测评所有的考题了，可以看出DeepL不愧是头号种子选手，不管是方言、文言文照旧学术话语，都有不错的示意，看来DeepL官方照旧很厚道的嘛。 从Linguee蜕变，呆板进修赋能DeepL 见地到了DeepL的“独秀”示意，接下来，我们就重点先容一下本次测评示意最佳的头号种子DeepL。 不知道DeepL?那Linguee应该传闻过吧，就是谁人运营十多年的在线外语辞书，DeepL的前身正是Linguee。Linguee是一款呈现多年的翻译器材，尽量行使普及，也有一批忠适用户，但其翻译质量尚无法与谷歌翻译相提并论，尤其是思量到后者品牌和职位的庞大上风。 但真正重要的是Linguee的技能蕴蓄，Linguee的连系首创人Gereon Frahling之前就在谷歌研究院事变，2007年，他选择开启新的征程，团队数年来一向致力于呆板翻译，直到2016年，他们才开始尽力开拓全新的体系，建树新公司，也就是DeepL。 Linguee的焦点竞争上风就是爬虫和呆板进修体系，前者可以或许抓取互联网上高出10亿句翻译功效和查询的大型数据库，后者在网页上搜刮相似片断的真实翻译要领并对其评估，两者团结使Linguee成为了其时“天下上首个翻译搜刮引擎”。 十年蕴蓄下来，Linguee无论在数据和对算法的研究上都不行小觑，而这也直接成为DeepL的绝对上风，为团队实习新模子打好了坚硬的基本。  DeepL厘革性的神经架构在冰岛的一台超等计较机上运行，该计较性手段为5.1 petaFLOPS(每秒5100万亿次操纵)，不到一秒内能翻译100万单词。“冰岛可再生能源富厚，因此我们可以在这里用很是低廉的本钱实习我们的神经收集。我们将继承专注于高机能硬件”，DeepL的CTO Jaroslaw Kutylowski说。 “我们的神经收集架构已经实现了多个明显改进”，Gereon Frahling暗示，“通过用差异的方法布置神经元及其毗连，我们的收集比今朝其他神经收集更全面地映射天然说话。” 大学、研究机构和Linguee的竞争敌手宣布的研究盼望表白，卷积神经收集才是呆板翻译的正确阶梯，而非DeepL之前行使的轮回神经收集，但此刻不是切磋二者区此外时辰，对付相干词语的长、伟大字符串，只要你可以或许节制其瑕玷，卷积神经收集结果会更好。 譬喻，CNN一次处理赏罚一个单词，当句末单词抉择句首单词的形成时，这就成了题目。查找整个句子探求句首单词，假如收集获取到的第一个单词是错误的，就太挥霍了，还得行使该常识从头开始，因此DeepL和呆板进修规模的其他机构在CNN转向下一个单词或词组时，行使可以或许监控此类隐藏题目的“留意力机制”来办理。 DeepL在最新版本增进了对日语和中文(简体)的支持，包罗日语汉字，平化名和片化名以及数千个汉字。今朝，DeepL支持的说话数目增进到11种，固然说话支持不如其他翻译处事普及，如Google Translate和Bing Microsoft Translator均支持一百多种差异的说话，但翻译精度也是不行忽视的要害点。 把握多国说话的Techcrunch编辑Frederic曾这么评价DeepL：“谷歌翻译的气魄威风凛凛很是直接，但却错过了一些细节和习语(可能把这些习语翻译错了)，而 DeepL 常常可以提供越发天然的翻译结果，就像实习有素的人类翻译一样。”  说了这么多，照旧那句话，真真假假照旧本身试了才知道，有乐趣的同窗可以亲身下手试试，要是碰着什么好玩的翻译功效还记得汇报文摘菌噢~ 最后，官网链接双手送上： https://www.deepl.com/translator （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
