How does neural network make translations? Jak sztuczna inteligencja sieci neuronowej dokonuje tłumaczeń?

How does neural network make translations?" Neural machine translation (NMT) uses artificial neural networks to translate text from one language to another. Here's an overview of how NMT works: 1. Encoding: The input sentence in the source language is encoded into a numerical representation called a "context vector" using an encoder neural network. This captures the meaning and context of the input sentence. 2. Decoding: A decoder neural network takes the context vector and generates the translation in the target language word by word. 3. Attention mechanism: This allows the decoder to focus on different parts of the input sentence as it generates each word of the translation. It helps maintain context over longer sentences. 4. Training: The neural network is trained on large parallel corpora (datasets of sentences in both languages) to learn the mapping between languages. It uses backpropagation to adjust its parameters and improve translation quality. 5. End-to-end learning: Unlike older statistical methods, NMT learns to map between languages directly in one end-to-end model, without breaking sentences into phrases. 6. Word embeddings: Words are represented as dense vectors in a continuous space, allowing the model to capture semantic relationships between words. 7. Deep learning: Multiple layers of neurons allow the network to learn complex patterns and representations. 8. Sequence-to-sequence model: The encoder-decoder architecture allows translating variable length input sequences to variable length output sequences. Key advantages of NMT include: - Better handling of long-range dependencies and context - More fluent and natural-sounding translations - Ability to generalize to unseen sentences - Continuous improvement as it's exposed to more training data Overall, NMT leverages deep learning to model the entire translation process in a more holistic way compared to previous rule-based or statistical approaches. This allows it to produce higher quality translations, especially for more complex language pairs. 1. **Neural network AI** - sztuczna inteligencja sieci neuronowej 2. **Neural machine translation (NMT)** - neuronalne tłumaczenie maszynowe (NMT) 3. **Artificial neural networks** - sztuczne sieci neuronowe 4. **Translate text** - tłumaczyć tekst 5. **Numerical representation** - reprezentacja numeryczna 6. **Context vector** - wektor kontekstowy 7. **Encoder neural network** - sieć neuronowa kodera 8. **Meaning and context** - znaczenie i kontekst 9. **Decoder neural network** - sieć neuronowa dekodera 10. **Attention mechanism** - mechanizm uwagi 11. **Training** - trening 12. **Large parallel corpora** - duże zbiory równoległe 13. **Backpropagation** - propagacja wsteczna 14. **Adjust its parameters** - dostosowywać swoje parametry 15. **End-to-end learning** - uczenie end-to-end 16. **Statistical methods** - metody statystyczne 17. **Word embeddings** - osadzenia słów 18. **Dense vectors** - gęste wektory 19. **Continuous space** - przestrzeń ciągła 20. **Semantic relationships** - semantyczne relacje 21. **Deep learning** - głębokie uczenie 22. **Multiple layers of neurons** - wiele warstw neuronów 23. **Complex patterns and representations** - złożone wzorce i reprezentacje 24. **Sequence-to-sequence model** - model sekwencja-do-sekwencji 25. **Encoder-decoder architecture** - architektura koder-dekoder 26. **Variable length input sequences** - sekwencje wejściowe o zmiennej długości 27. **Output sequences** - sekwencje wyjściowe 28. **Long-range dependencies** - długie zależności 29. **Fluent and natural-sounding translations** - płynne i naturalnie brzmiące tłumaczenia 30. **Generalize to unseen sentences** - generalizować na nieznane zdania 31. **Continuous improvement** - ciągłe doskonalenie 32. **Training data** - dane treningowe 33. **Holistic way** - holistyczny sposób 34. **Rule-based approaches** - podejścia oparte na regułach 35. **Statistical approaches** - podejścia statystyczne 36. **Higher quality translations** - tłumaczenia wyższej jakości 37. **Complex language pairs** - złożone pary językowe Jak sztuczna inteligencja sieci neuronowej dokonuje tłumaczeń? Neuronalne tłumaczenie maszynowe (NMT) wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny. Oto przegląd, jak działa NMT: 1. Kodowanie: Zdanie wejściowe w języku źródłowym jest kodowane na reprezentację numeryczną zwaną "wektorem kontekstowym" za pomocą sieci neuronowej kodera. Reprezentacja ta oddaje znaczenie i kontekst zdania wejściowego. 2. Dekodowanie: Sieć neuronowa dekodera przyjmuje wektor kontekstowy i generuje tłumaczenie w języku docelowym, słowo po słowie. 3. Mechanizm uwagi: Umożliwia dekoderowi skupienie się na różnych częściach zdania wejściowego podczas generowania każdego słowa tłumaczenia. Pomaga to utrzymać kontekst w dłuższych zdaniach. 4. Trening: Sieć neuronowa jest trenowana na dużych zbiorach równoległych (zbiorach zdań w obu językach), aby nauczyć się mapowania między językami. Używa propagacji wstecznej do dostosowywania swoich parametrów i poprawy jakości tłumaczenia. 5. Uczenie end-to-end: W przeciwieństwie do starszych metod statystycznych, NMT uczy się mapowania między językami bezpośrednio w jednym modelu end-to-end, bez dzielenia zdań na frazy. 6. Osadzenia słów: Słowa są reprezentowane jako gęste wektory w przestrzeni ciągłej, co pozwala modelowi uchwycić semantyczne relacje między słowami. 7. Głębokie uczenie: Wiele warstw neuronów pozwala sieci uczyć się złożonych wzorców i reprezentacji. 8. Model sekwencja-do-sekwencji: Architektura koder-dekoder pozwala na tłumaczenie sekwencji wejściowych o zmiennej długości na sekwencje wyjściowe o zmiennej długości. Kluczowe zalety NMT to: - Lepsze radzenie sobie z długimi zależnościami i kontekstem - Bardziej płynne i naturalnie brzmiące tłumaczenia - Zdolność do generalizacji na nieznane zdania - Ciągłe doskonalenie w miarę eksponowania na więcej danych treningowych Ogólnie rzecz biorąc, NMT wykorzystuje głębokie uczenie do modelowania całego procesu tłumaczenia w bardziej holistyczny sposób w porównaniu z wcześniejszymi podejściami opartymi na regułach lub statystykach. Pozwala to na uzyskiwanie tłumaczeń wyższej jakości, zwłaszcza dla bardziej złożonych par językowych. Cytaty: [1] The Neural Machine Translation (R)evolution: Faster, Higher, Stronger https://phrase.com/blog/posts/neural-machine-translation/ [2] Neural Machine Translation, Language Weaver - RWS https://www.rws.com/language-weaver/resources/what-is-machine-translation/ [3] A Gentle Introduction to Neural Machine Translation https://machinelearningmastery.com/introduction-neural-machine-translation/ [4] What is Neural Machine Translation & How does it work? https://www.translatefx.com/blog/what-is-neural-machine-translation-engine-how-does-it-work?lang=en [5] Google Neural Machine Translation - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Neural_Machine_Translation [6] Neural Machine Translation Definition | DeepAI https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/neural-machine-translation [7] Neural Machine Translation: How AI Translates Language https://www.lionbridge.com/blog/translation-localization/neural-machine-translation-artificial-intelligence-works-multilingual-communication/ [8] What is Neural Machine Translation (NMT)? - Omniscien Technologies https://omniscien.com/faq/what-is-neural-machine-translation/ [9] What Is Neural Machine Translation and How Does It Work? - Centus https://centus.com/blog/what-is-neural-machine-translation [10] What is Machine Translation? - Amazon AWS https://aws.amazon.com/what-is/machine-translation/ [11] Everything You Need to Know about Neural Machine Translation https://biglanguage.com/blog/everything-to-know-about-neural-machine-translation/ [12] What Is Neural Machine Translation and What Is all the Fuss? https://www.milengo.com/knowledge-center/what-is-neural-machine-translation/ [13] A Quick Overview of Neural Machine Translation - Weglot https://www.weglot.com/blog/neural-machine-translation YouTube: