图丨上图显示了100种语言的过去时态指示符是如何聚类在一起的

Asgari和Schutze开发的机器学习算法可用来分析人们在超过1000种语言中使用过去、现在和未来时态的方式。这是迄今为止最大的跨语言计算研究，所涉及的语言数量比其他类型的研究甚至大一个数量级。

这项工作有很重要的应用价值。语言时态关联图允许研究人员快速找出不同语言之间的关系以及它们是如何联系的，这可以用来更好地理解语言的进化与演变。Asgari和Schutze表示：“我们所需的只是几千种语言的语言特征，而不是要求这几千种语言被完全标记。”

机器学习在语言学领域的应用，对我们理解语言本身、世界变化的方式，以及“机器如何理解语言”将产生深远的影响。这个新兴的学科使得许多语言能够直接以文字和语音的形式翻译成其他语言。

事实上，这个新兴学科的目的就是通过人工智能技术，来实现机器的即时翻译，最终胜过人类的同声传译，甚至更进一步帮助全球各种语言使用者们实现无障碍交流。

编辑：王凯立

参考网址：

https://www.technologyreview.com/s/607825/new-software-program-translates-thousands-of-rare-languages/

https://code.facebook.com/posts/1978007565818999/a-novel-approach-to-neural-machine-translation/

https://arxiv.org/abs/1704.08914

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