गूगल न्यूरल मशीन अनुवाद

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गूगल न्यूरल मशीन अनुवाद या गूगल का तंत्रिक मशीनी अनुवाद (Google Neural Machine Translation (GNMT)) एक न्यूरल मशीन अनुवाद (तंत्रिक मशीनी अनुवाद) प्रणाली है[1][2][3] जिसे गूगल ने नवम्बर 2017 में आरम्भ किया। इस प्रणाली में तंत्रिक जाल (न्यूरल नेटवर्क) का प्रयोग होता है जिससे अनुवाद की शुद्धता और प्रवाह में वृद्धि हो जाती है। गूगल का तंत्रिक मशीनी अनुवाद, उदाहरण-आधारित यांत्रिक अनुवाद का उपयोग करके अनुवाद की गुणवत्ता में वृद्धि करता है। इस प्रणाली में अनुवादक सॉफ्टवेयर, लाखों उदाहरणों से 'सीखता' है। यह प्रणाली हिन्दी सहित लगभग आधा दर्जन भाषाओं में अनुवाद के लिये प्रयुक्त हो रही है।

बड़े एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क के साथ, सिस्टम समय के साथ बेहतर, अधिक प्राकृतिक अनुवाद बनाना सीखता है।[2] जीएनएमटी एक बार में पूरे वाक्यों का अनुवाद करने में सक्षम है, बजाय टुकड़ों में अनुवाद करने में।[1] वाक्यांश-से-वाक्यांश अनुवादों को याद रखने के बजाय, जीएनएमटी नेटवर्क वाक्य के शब्दों को एन्कोडिंग द्वारा इंन्टरलिंगुअल मशीन अनुवाद कर सकता है।[2][4]

इतिहास[संपादित करें]

गूगल ब्रेन प्रोजेक्ट 2011 में गूगल फेलो जेफ डीन, गूगल रिसर्चर ग्रेग कोर्राडो और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी कम्प्यूटर साइंस के प्रोफेसर एंड्रयू एनजी द्वारा "गुप्त गूगल एक्स अनुसंधान प्रयोगशाला" [5] में स्थापित किया गया था। [6][7][8] एनजी ने गूगल और स्टैनफोर्ड की सबसे बड़ी सफलताओं का नेतृत्व किया है। [5] सितंबर 2016 में गूगल में एक शोध टीम ने गूगल न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम (जीएनएमटी) के विकास की घोषणा की थी और नवंबर तक गूगल अनुवाद ने तंत्रिका मशीन अनुवाद (एनएमटी) का प्रयोग अपने पिछले सांख्यिकीय तरीकों (स्टैटिस्टिकल मेथड (एसएमटी)) के साथ करना शुरू किया [1][9][10][11] जिसका उपयोग अक्टूबर 2007 से किया जा रहा था, इसकी स्वामित्व वाली, इन-हाउस एसएमटी तकनीक के साथ।[12][13]

गूगल ट्रांसलेशन के एनएमटी सिस्टम बड़े कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके डीप लर्निंग की क्षमता रखता है।[1][2][3] लाखों उदाहरणों का उपयोग करके, जीएनएमटी अनुवाद की गुणवत्ता में सुधार करता है,[2] सबसे प्रासंगिक अनुवाद का पता लगाने के लिए व्यापक संदर्भ का उपयोग करता है। इसके परिणामस्वरूप व्याकरणिक रूप से आधारित मानव भाषा के दृष्टिकोण के लिए पुन: व्यवस्थित और अनुकूलित किया जाता है।[2] जीएनएमटी की प्रणाली सीखने की प्रस्तावित वास्तुकला (आर्किटेक्चर) पहली बार गूगल अनुवाद द्वारा समर्थित सौ से अधिक भाषाओं में टेस्ट की गई थी। [2] जीएनएमटी ने अपना सार्वभौमिक इंटरलिंगुआ नहीं बनाया बल्कि इसने भाषाओं में मिलने वाली समानताओं को अपना लक्ष्य बनाया जो इसे कंप्यूटर वैज्ञानिकों के मुकाबले मनोवैज्ञानिकों और भाषाविदों के लिए अधिक रुचिकर बनाता है। [14] 2016 में नया अनुवाद इंजन पहले आठ भाषाओं अंग्रेजी फ्रेंच, जर्मन, स्पेनिश, पुर्तगाली, चीनी, जापानी, कोरियाई और तुर्की में सक्षम था। [15] मार्च 2017 में, तीन अतिरिक्त भाषाओं को सक्षम किया गया: रूसी, हिंदी और वियतनामी।[16]

ज़ीरो-शॉट अनुवाद[संपादित करें]

जीएनएमटी प्रणाली को पूर्व गूगल अनुवाद में सुधार का प्रतिनिधित्व करने वाला कहा जाता है। नई प्रणाली में यह "ज़ीरो-शॉट अनुवाद" कर सकता है, यह सीधे एक भाषा का अनुवाद दूसरी भाषा में करता है (उदाहरण के लिए, जापानी से कोरियाई)। [2] पुरानी प्रणाली में गूगल अनुवाद पहले अंग्रेजी में स्रोत भाषा का अनुवाद करता था और फिर उसे दूसरी भाषा में अनुवाद करता था।[4]

सन्दर्भ[संपादित करें]

  1. Barak Turovsky (November 15, 2016), "Found in translation: More accurate, fluent sentences in Google Translate", Google Blog, अभिगमन तिथि January 11, 2017
  2. Mike Schuster, Melvin Johnson, and Nikhil Thorat (November 22, 2016), "Zero-Shot Translation with Google's Multilingual Neural Machine Translation System", Google Research Blog, अभिगमन तिथि January 11, 2017
  3. Gil Fewster (January 5, 2017), "The mind-blowing AI announcement from Google that you probably missed", freeCodeCamp, अभिगमन तिथि January 11, 2017
  4. Boitet, Christian; Blanchon, Hervé; Seligman, Mark; Bellynck, Valérie (2010). "MT on and for the Web" (PDF). अभिगमन तिथि December 1, 2016.
  5. Robert D. Hof (August 14, 2014). "A Chinese Internet Giant Starts to Dream: Baidu is a fixture of online life in China, but it wants to become a global power. Can one of the world's leading artificial intelligence researchers help it challenge Silicon Valley's biggest companies?". Technology Review. अभिगमन तिथि January 11, 2017.
  6. Jeff Dean and Andrew Ng (26 June 2012). "Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I." Official Google Blog. अभिगमन तिथि 26 January 2015.
  7. "Google's Large Scale Deep Neural Networks Project". अभिगमन तिथि 25 October 2015.
  8. Markoff, John (June 25, 2012). "How Many Computers to Identify a Cat? 16,000". New York Times. अभिगमन तिथि February 11, 2014.
  9. Katyanna Quach (November 17, 2016), Google's neural network learns to translate languages it hasn't been trained on: First time machine translation has used true transfer learning, अभिगमन तिथि January 11, 2017
  10. Lewis-Kraus, Gideon (December 14, 2016). "The Great A.I. Awakening". The New York Times. अभिगमन तिथि January 11, 2017.
  11. Le, Quoc; Schuster, Mike (September 27, 2016). "A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale". Google Research Blog. Google. अभिगमन तिथि December 1, 2016.
  12. Google Switches to its Own Translation System, October 22, 2007
  13. Barry Schwartz (October 23, 2007). "Google Translate Drops SYSTRAN for Home-Brewed Translation". Search Engine Land.
  14. Chris McDonald (January 7, 2017), Commenting on Gil Fewster's January 5th article in the Atlantic, अभिगमन तिथि January 11, 2017
  15. Turovsky, Barak (November 15, 2016). "Found in translation: More accurate, fluent sentences in Google Translate". The Keyword Google Blog. Google. अभिगमन तिथि December 1, 2016.
  16. Turovsky, Barak. "Higher quality neural translations for a bunch more languages". The Keyword Google Blog. Google. अभिगमन तिथि 6 March 2017.

बाहरी कड़ियाँ[संपादित करें]