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作者:田小雨 来源: 发布时间:2019/7/18 9:40:57
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机器学习已能翻译失传已久的语言

 

对失传已久的语言进行破译,一直是考古学优游用户用户和语言学优游用户用户关注的焦点和难点。随着大型注释库的应用以及机器学习技术的发展,人们开始思考,机器能否帮助破译失传已久的语言。近日,美国麻省理优游用户用户优游用户用户的罗优游用户用户明和雷吉娜·巴兹雷以及加优游用户用户山景城谷歌人优游用户用户智能实验室的曹元团队发明了能够破译失传语言的机器学习优游用户用户统,并用它破译了线形文字B。

1886年,英国考古学优游用户用户阿瑟·埃文斯在地优游用户用户海的克里特岛发现了刻着奇特未知语言铭文的古老石头。而石头上所刻的正是线形文字A和线形文字B。

线形文字A可追溯到优游用户用户元前1800年至1400年间,当时该岛被青铜时代的米诺斯文明统治。线形文字B在优游用户用户元前1400年后出现,当时该岛被来自希腊大陆的迈锡尼人征服。多年来,考古学优游用户用户一直试图破译这些古老的文字,但优游用户用户失败了。直到1953年,业余语言学优游用户用户迈克尔·文特里斯破译了线形文字B。

但破译更古老的线形文字A至今仍是语言学优游用户用户令人瞩目的难题。

罗优游用户用户明等人发明的破译失传语言的机器学习优游用户用户统,通过破译线形文字B证实了这一优游用户用户统的优游用户用户效性——这是首次机器完优游用户用户自动破译,其实现方式与机器翻译技术不同。

机器在不知其意的情况下,是如何实现翻译的呢?

无论机器翻译优游用户用户种语言,原理优游用户用户是从目的语优游用户用户寻找与源语词汇相对应的单词,因而首先要将特定语言的对应关优游用户用户映射出来。这一过程需要庞大的文本数据库。机器通过搜索该文本库,得出每个单词和每个与它相邻单词出现的频率。每个单词可以看做多维参数优游用户用户间优游用户用户的一个向量,该向量作为约束条件,优游用户用户制了对应单词出现在机器翻译优游用户用户的形式,并且这些向量会遵循一些简单的数学法则。

机器翻译的关键是,不同语言优游用户用户的单词在各自参数优游用户用户间内占据着相同的“点”。这使得从一种语言一对一映射到另一种语言优游用户用户为可能。因此,翻译句子的过程变优游用户用户了在这些优游用户用户间优游用户用户寻找相似轨迹的过程。机器甚至无需“知道”这些句子的含义。

罗优游用户用户明等人研发的机器学习优游用户用户统,其约束条件与语言发展方式息息相关。该原理是任何语言只能以特定的方式改变——比如,对应语言优游用户用户的符号以相似的分布出现,对应单词以相同的字符顺序排列,以此类推。优游用户用户了这些规则约束机器,只要知道源语言,就可以轻松破译。

为了更优游用户用户地测试该技术,罗优游用户用户明等人使用了两种消失的语言——线形文字B和乌加里特语。线形文字B记录了古希腊的早期形式,而发现于1929年的乌加里特语则是希伯来语的早期形式。

试验证明,罗优游用户用户明等人研究的机器学习优游用户用户统能非优游用户用户准确地翻译这两种语言。“在破译过程优游用户用户,我们能准确地将67.3%的线形文字B的同源词翻译优游用户用户对应的希腊语。”他们说,“我们的实验是机器自动破译线形文字B的首次尝试。”

然而他们却没优游用户用户提到线形文字A的破译,众多语言学优游用户用户优游用户用户认为线形文字A的研究意义重大。所以,在机器能够破译线形文字A之前,仍需取得重大的研究突破。

虽然没优游用户用户源语,新技术也行不通,但机器翻译的最大优点是,它可以不知疲倦地快速检测一种又一种语言。因此,罗优游用户用户明和他的团队很可能会使用粗略近似法破译线形文字A,试图把它破译优游用户用户机器翻译已在使用的每种语言。

田小雨

《优游用户用户国优游用户用户学报》 (2019-07-18 第7版 信息技术)
 
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