{"id":104737,"date":"2022-07-30T09:37:00","date_gmt":"2022-07-30T07:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-sistemy-mashinnogo-perevoda-opennmt-2-28-0"},"modified":"2022-07-30T09:37:00","modified_gmt":"2022-07-30T07:37:00","slug":"vypusk-sistemy-mashinnogo-perevoda-opennmt-2-28-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/nl\/blog\/news\/vypusk-sistemy-mashinnogo-perevoda-opennmt-2-28-0","title":{"rendered":"Release van het machinevertalingssysteem OpenNMT 2.28.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
De release van het OpenNMT 0.28.0 systeem voor automatische vertaling (Open Neural Machine Translation), dat gebruik maakt van methoden voor machine learning, is gepubliceerd. Voor het opbouwen van het neurale netwerk maakt het project gebruik van de mogelijkheden van de TensorFlow-bibliotheek voor diepgaand machine learning. De code voor de modules die door het OpenNMT-project worden ontwikkeld, is geschreven in de programmeertaal Python en wordt verspreid onder de MIT-licentie. Vooraf getrainde modellen zijn beschikbaar voor de Engelse, Duitse en Catalaanse talen; voor andere talen kan men zelf een model cre\u00ebren op basis van de datasets van het OPUS-project (voor de training van het systeem worden twee bestanden aangeleverd \u2014 een met zinnen in de brontaal en de ander met kwalitatieve vertalingen van deze zinnen in de doeltaal). <\/p>\n
Het project wordt ontwikkeld met de medewerking van het bedrijf SYSTRAN, dat gespecialiseerd is in het cre\u00ebren van middelen voor machinevertaling, en een team van onderzoekers van Harvard die modellen van menselijke taal ontwikkelen voor systemen van machine learning. De gebruikersinterface is zo eenvoudig mogelijk gemaakt en vereist alleen de opgave van een invoerbestand met tekst en een bestand om het resultaat van de vertaling op te slaan. Het extensiesysteem biedt de mogelijkheid om extra functionaliteit op basis van OpenNMT te implementeren, zoals autorapportage, tekstclassificatie en het genereren van ondertitels. <\/p>\n
Het gebruik van TensorFlow maakt het mogelijk om GPU-mogelijkheden te benutten (om het leerproces van het neurale netwerk te versnellen). Voor het vergemakkelijken van de distributie van het product wordt er ook gewerkt aan een zelfvoorzienende versie van de vertaler in C++ \u2014 CTranslate2, die gebruik maakt van vooraf getrainde modellen zonder afhankelijkheden. <\/p>\n