机器翻译,又称为自动翻译,是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。 它是计算语言学的一个分支,是人工智能的终极目标之一,具有重要的科学研究价值。 同时,机器翻译又具有重要的实用价值。随着经济全球化及互联网的飞速发展,机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到越来越重要的作用。
2017 年,Google机器翻译团队在其发表的论文Attention Is All You Need中, 提出了用于完成机器翻译(Machine Translation)等序列到序列(Seq2Seq)学习任务的一种全新网络结构——Transformer。 Tranformer网络完全使用注意力(Attention)机制来实现序列到序列的建模,并且取得了很好的效果。 本SDK模型包含6层的transformer结构,在WMT'14 EN-DE数据集进行了预训练。 导入后可直接用于预测,提供了英文翻译为德文的能力。
运行成功后,命令行应该看到下面的信息:
...
# 需要翻译的英文句子
[INFO ] - input Sentence: What are you doing now?
# 翻译结果,按置信度排序:
[INFO ] - T0: Was tun Sie jetzt ?
[INFO ] - T1: Was machen Sie jetzt ?
[INFO ] - T2: Was tun Sie nun ?
[INFO ] - T3: Was machen Sie nun ?
[INFO ] - T4: Was unternehmen Sie jetzt ?