UvA-onderzoekers hebben een methode ontwikkeld om vertaaldiensten als Google Translate betere vertalingen te laten afleveren. Met behulp van kunstmatige neurale netwerken kiest het algoritme de juiste woordvorm door de zinsopbouw en naburige woorden in de brontaal te analyseren.
In de praktijk is het moeilijk om een relatief eenvoudige brontaal correct te vertalen naar een complexere doeltaal. Een team onderzoekers verbonden aan de Universiteit van Amsterdam hebben zich daarom specifiek gericht op morfologisch rijke talen, waarbij de taal diverse woordvormen per woordgroep kent. Als voorbeeld wordt door het UvA-team het morfologisch rijke Duits aangehaald: afhankelijk van de grammaticale functie van het Duitse woord voor 'de man' dient ‘der Mann’, ‘des Mannes’, ‘dem Mann’ of ‘den Mann’ te worden gebruikt. Computeralgoritmen hebben - in tegenstelling tot goede menselijke vertalers - moeite om de juiste vorm te kiezen en selecteren veelal de meestvoorkomende woordvorm.
Het UvA-team denkt een betere methode te hebben ontwikkeld. Daarbij wordt gebruikgemaakt van kunstmatige neurale netwerken op basis van modellen van de menselijke hersenen. In plaats van het kiezen van de meestgebruikte woordvorm analyseert het algoritme eerst de zinsopbouw en naburige woorden om vervolgens de correcte woordvorm te kiezen. Volgens UvA-onderzoeker Ke Tran kan het neurale netwerk zelf grammaticale functies van woorden afleiden, zonder dat het expliciete kennis van grammatica heeft.
Niet alleen moet het nieuwe algoritme betere vertalingen opleveren, ook zou het sneller te ontwikkelen en daarmee goedkopere vertaalsysteem mogelijk maken. Dit komt omdat de nieuwe methode niet langer afhankelijk is van handgeschreven functies om woorden te leren. Hierdoor kan het aantrekkelijker worden om ook vertaaldiensten te ontwikkelen voor talen die weinig worden gesproken. De UvA-ontwikkelaars willen hun algoritme implementeren in Oister, een vertaalsysteem waar de UvA nog aan sleutelt.