Нейросети без учителя переводят с языков, для которых нет параллельного корпуса текстов

Машинный перевод с помощью нейросетей прошёл долгий путь с момента первых научных исследований на эту тему и до того момента, как компания Google заявила о полном переводе сервиса Google Translate на глубинное обучение.

Как известно, в основе нейронного переводчика механизм двунаправленных рекуррентных нейронных сетей (Bidirectional Recurrent Neural Networks), построенный на матричных вычислениях, который позволяет строить существенно более сложные вероятностные модели, чем статистические машинные переводчики. Однако всегда считалось, что нейронный перевод, как и статистический, требует для обучения параллельных корпусов текстов на двух языках. На этих корпусах обучается нейросеть, принимая человеческий перевод за эталонный.

Как теперь выяснилось, нейросети способны освоить новый язык для перевода даже без параллельного корпуса текстов! На сайте препринтов arXiv.org опубликованы сразу две работы на эту тему.
Читать дальше →