Facebook将CNN作为翻译工作的基础
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：900.48K时长：01:56
最近，Facebook 宣布确定将 CNN（卷积神经网络，ConvNet）作为未来翻译工作的基础，并将其开源。毫无疑问，用户在 Facebook 社交网络上进行交流时，CNN 将会发挥积极的作用。
早在 2014 年，Facebook 选派纽约大学的杨立昆（Yann LeCun）教授掌管 Facebook AI 研究中心（FAIR）时，就在语言识别 AI 技术方面走上了一条不同的道路。杨立昆在 CNN 领域颇见功底，在这之后，他继续潜心研究这种网络应用于诸多 AI 场景的方式。
据了解，CNN 充分利用了计算机的 GPU（计算机系统的一部分，它是速度更快、功能更强的主力计算部件）。由于 GPU 可以并行处理许多不同的任务，这使得它成为了 CNN AI 翻译的最佳搭档，从而使 CNN 可以同时处理句子中的所有单词，也能够捕获数据中的复杂关系（这里的数据是指自然语音和输入的消息）。
由于采用了更好地管理数据处理的方法，Facebook 和杨立昆研发的 CNN，对于改进语言之间的翻译、处理全世界所有 6909 种语言来说极其出色。
此外，对于 Facebook 来说，CNN 翻译的另一个好处就是，它能够实时研究语言。比如，每当用户要求它翻译西班牙语的帖子，它都能够研究如何更准确地翻译，并帮助算法了解目前这种语言的使用情况。
值得一提的是，在这之前，虽然 Facebook 和杨立昆致力于开发 CNN，但是许多人都将精力投入在了 RNN 上。因为在那个时候，RNN 被认为是语言识别和市场营销翻译更好的选择，其准确性高于当时未充分发展起来的 CNN。
但是随着 CNN 的发展，现在，这种翻译方法比使用 RNN（循环神经网络）的方法快 9 倍、更准确，而且能够更好地进行本地化翻译。
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