「グーグルには売らない」 日本勢は音声翻訳で覇権を握れるか
「グーグルには売らない」 日本勢は音声翻訳で覇権を握れるか：東京オリンピックに向け開発競争「激化」（1/5 ページ） 音声翻訳の技術は向上し、2020年の東京オリンピックまでには多くの場所で手軽に使えるようになりそうだ。日本勢がグーグルやマイクロソフトに打ち勝って、音声翻訳の市場で覇権を握れるかどうかが今後のカギとなる。 「東京オリンピックまでには翻訳精度を高めて、世界最高の翻訳アプリを作りたい」。最新の音声翻訳アプリ『VoiceTra（以下、ボイストラ）』のデモ発表会で、人工知能（AI）を使った音声翻訳技術を開発する国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の開発担当者である隅田英一郎氏は、こう意気込んでいた。 この日は、空港でスーツケースをなくしたという設定で日本語と中国語でタブレットを使用してのやりとりや、病院において採血と血圧を測定するという中での日本語と英語での会話を、「ボイス
Google機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します - yasuhisa's blog
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
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