微软新AI翻译系统的四大秘技
微软新AI翻译系统采用了四大核心技术，这些技术的结合使得新的翻译系统在中英新闻翻译上达到了与人工翻译媲美的水平。以下是这四大秘技的详细介绍：
Learning）
对偶学习的主要目的是为了减少深度学习模型对大量数据的依赖。相比于其他利用数据相似性的解决方法，如标签传播（LabelPropagation）、多任务学习（Multitask
Learning）和迁移学习（Transfer
Learning），对偶学习利用的是AI任务中自然出现的对称性。例如，在机器翻译任务中，有英翻中和中翻英的对称性。这种对称性使得两个对偶任务可以互相提供反馈信息，从而进行深度学习模型的训练。
Training）
联合训练是一种将源语言到目标语言翻译（SourcetoTarget）的学习与从目标语言到源语言翻译（TargettoSource）的学习相结合的方法。在中英翻译和英中翻译中，两个方向的翻译系统都使用初始并行数据来训练，并在每次训练的迭代过程中，通过相互补充数据集的方式，使得两个系统的训练数据集大大增加，准确率也因此大幅提高。
Network）
推敲网络模拟了人们写文章时不断推敲、修改的过程。在机器翻译中，推敲网络具有两段解码器，其中第一阶段解码器用于解码生成原始序列，第二阶段解码器通过推敲的过程打磨和润色原始语句。这种方式使得翻译的质量得到大幅提升，能够生成更流畅和接近人工翻译的结果。
Regularization）
一致性正则化确保了翻译结果可以从左到右按顺序产生，也可以从右到左进行生成。如果这两个过程生成的翻译结果一样，那么一般而言这样的翻译结果更加可信。通过将约束应用于神经机器翻译训练过程中，以鼓励系统基于这两个相反的过程生成一致的翻译结果，从而提高翻译的一致性和准确性。
以上就是微软新AI翻译系统所采用的四大秘技。这些技术的结合不仅提高了翻译的质量，还使得翻译速度得到了提升，为用户提供了一个高效、准确的翻译工具。
