Как и для чего делать свой переводчик в эпоху облачных решений

Нейронные сети, искусственный интеллект

ML

#ML

Доклад принят в программу конференции

Целевая аудитория

Менеджеры, NLP-исследователи и разработчики.

Тезисы

Если пользователи вашего сервиса говорят на разных языках и при этом у вас много обновляющихся текстов — в каталоге товаров, новостях или, как у нас, в уникальных постах пользователей соцсети — то вам нужен автоматический перевод.

В докладе расскажу, как мы ВКонтакте подошли к этой задаче и почему в результате разработали своё решение. С собственной системой перевода нам больше не нужно никому за него платить, а производительность модели находится полностью под нашим контролем. Модель учитывает особенности языка наших пользователей и на основе оценки асессоров выигрывает в качестве. Поделюсь лайфхаками и инструментами, которые позволили этого добиться, и расскажу, на что в первую очередь обратить внимание, создавая свой машинный перевод или другие ML-решения.

Занимается разработкой различных NLP-решений внутри ВКонтакте, начиная с автоматизации, поддержки и модерации, внедрения машинного перевода, заканчивая исследованием и адаптацией SOTA-моделей.

ВКонтакте

ВКонтакте — крупнейшая социальная сеть в России и странах СНГ. Миссия ВКонтакте — соединять людей, сервисы и компании, создавая простые и удобные инструменты коммуникации.

Видео