Google Translate utilise des modèles statistiques de traduction automatique basés sur des réseaux de neurones pour traduire automatiquement entre les langues. Certains des algorithmes et techniques clés qui l'alimentent comprennent :
• Corpus parallèles - Google dispose d'une collection massive d'exemples de textes traduits et de dictionnaires bilingues compilés à partir de traducteurs humains. Ces corpus parallèles fournissent des exemples de traductions humaines dont les modèles de Google peuvent tirer des enseignements.
• Réseaux de neurones récurrents : les RNN sont un type de réseau de neurones qui peut traiter des données de séquence comme du texte. Ils sont utilisés dans Google Translate pour encoder le sens et la nuance des phrases en analysant l'ordre des mots et le contexte. Les RNN permettent aux modèles de traduire des idées et une grammaire complexes.
•Mécanismes d'attention - L'attention aide le réseau de neurones à se concentrer sur les parties pertinentes d'une phrase d'entrée pour générer une traduction précise. Le modèle apprend quels mots et expressions du texte source sont les plus importants pour traduire chaque mot du texte de sortie. Cela permet des traductions plus nuancées.
•Modèles séquence à séquence - Ces modèles utilisent un RNN pour coder d'abord la phrase d'entrée, puis un autre RNN pour générer la traduction de sortie mot par mot. Ils peuvent traduire des phrases de n'importe quelle longueur en apprenant à "se souvenir" du contexte du début de la phrase d'entrée.
• Apprentissage par transfert – Google forme des modèles distincts pour différentes paires de langues, mais utilise l'apprentissage par transfert pour aider les nouveaux modèles à apprendre plus rapidement en s'initialisant avec les connaissances des modèles associés. Cela permet une amélioration plus rapide des paires de langues moins populaires.
• Sémantique – Google imprègne ses modèles d'une compréhension sémantique de la signification des mots, des synonymes et de la relation entre les concepts d'une langue à l'autre. La connaissance sémantique provient de dictionnaires bilingues, de données parallèles et d'une formation sur des ensembles de données massifs.
• Recherche par faisceau - Cette technique développe la séquence de choix de traduction la plus prometteuse à chaque étape au lieu de simplement deviner le mot suivant le plus probable. L'expansion empêche le modèle de dérailler en choisissant un mot improbable dès le début. La recherche par faisceau conduit à des traductions plus précises et plus fluides.
• Système prêt à l'emploi : Google a créé un cadre hautement modulaire pour le développement et le déploiement de nouvelles architectures de réseaux de neurones, de flux de travail de formation et d'outils sémantiques pour la traduction. De nouvelles techniques peuvent être « branchées » et testées rapidement, puis déployées à grande échelle pour améliorer constamment le service.
• Modèles personnalisés : Google utilise des données sur les langues et l'historique de traduction d'un utilisateur pour sélectionner le modèle qui peut produire les meilleurs résultats pour cet utilisateur particulier. Les modèles personnalisés conduisent à des prédictions plus rapides et plus précises adaptées aux besoins de l'utilisateur.
Comme vous le voyez c’est de l’IA….
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