📙 Институт прикладной семиотики Академии наук Татарстана запустил русско-татарский нейросетевой машинный переводчик
Проект был реализован при помощи суперкомпьютера NVIDIA DGX-1, который институту предоставила компания 🏷Softline. Он понадобился, поскольку для таких задач как машинный перевод, системы синтеза и анализа речи на основе искусственных нейронных сетей, требуются существенные вычислительные ресурсы.
В результате ученые запустили сервис translate.tatar, предназначенный для машинного перевода с русского языка на татарский и наоборот. В основе подхода лежит архитектура нейросети encoder-decoder-attention. Система постоянно развивается, для чего были построены модели на базе архитектуры Transformer, применялись алгоритмы внедрения языковых моделей в нейросеть. Впервые для русско-татарской пары были проведены эксперименты по использованию параллельных данных для других языков с целью переноса знаний.
🔗 Источник: https://releases.ict-online.ru/news/n180098/
Проект был реализован при помощи суперкомпьютера NVIDIA DGX-1, который институту предоставила компания 🏷Softline. Он понадобился, поскольку для таких задач как машинный перевод, системы синтеза и анализа речи на основе искусственных нейронных сетей, требуются существенные вычислительные ресурсы.
В результате ученые запустили сервис translate.tatar, предназначенный для машинного перевода с русского языка на татарский и наоборот. В основе подхода лежит архитектура нейросети encoder-decoder-attention. Система постоянно развивается, для чего были построены модели на базе архитектуры Transformer, применялись алгоритмы внедрения языковых моделей в нейросеть. Впервые для русско-татарской пары были проведены эксперименты по использованию параллельных данных для других языков с целью переноса знаний.
🔗 Источник: https://releases.ict-online.ru/news/n180098/