Neural Machine Translation Buat Hasil Terjemahan Google Translate Lebih Akurat

Pada bulan November 2016 yang lalu, Google telah meluncurkan sebuah sistem penerjemahan baru untuk Google Translate, yang bernama Neural Machine Translation (NMT). Pada tanggal 27 April 2017, sistem yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan tersebut telah bisa digunakan oleh masyarakat Indonesia di situs dan aplikasi mobile Google Translate, serta lewat fitur penerjemahan otomatis di browser Chrome.

Berbeda dengan sistem lama yang digunakan Google Translate, teknologi ini didesain untuk tidak melakukan penerjemahan per kata, melainkan per kalimat. Mesin ini pun telah bisa mengenali kata yang menunjukkan jenis kelamin tertentu, sehingga kata “boy” tidak lagi diterjemahkan sebagai “anak”, melainkan langsung diartikan sebagai “anak laki-laki”. Hal ini memungkinkan NMT untuk mengurangi tingkat kesalahan penerjemahan hingga lebih dari 55 persen.

Untuk melatih mesin yang berada di balik NMT, Google Translate menggunakan open source library khusus machine learning yang dikembangkan oleh Google, yaitu TensorFlow dan Tensor Processing Units. Mereka memasukkan banyak sekali kalimat beserta terjemahannya ke dalam mesin tersebut agar bisa melakukan penerjemahan dengan lebih baik.

“Untuk penerjemahan dari Bahasa Indonesia ke Bahasa Inggris dan sebaliknya, kami memasukkan ratusan juta kalimat beserta terjemahannya. Sedangkan untuk bahasa lain seperti Bahasa Perancis, kami melatih mesin tersebut dengan memasukkan lebih dari satu miliar kalimat,” jelas Macduff Hughes, Engineering Director untuk Google Translate.

Kalimat-kalimat yang digunakan untuk melatih mesin NMT tersebut didapat Google Translate dari berbagai konten di dunia maya, serta dari hasil terjemahan komunitas pengguna mereka yang tersebar di berbagai negara.

Untuk bisa menerjemahkan sebuah bahasa baru dengan baik, Hughes menyatakan kalau Google Translate hanya perlu melatih mesin penerjemahan NMT selama dua hingga empat minggu. Saat ini, NMT telah bisa kamu gunakan untuk menerjemahkan Bahasa Inggris ke 41 bahasa lain di seluruh dunia.

NMT belum sempurna

Namun Hughes mengakui kalau NMT masih mempunyai beberapa kekurangan. Masih ada beberapa nama orang atau istilah yang mungkin salah diterjemahkan oleh NMT. Sebagai contoh adalah nama pemain sepak bola dari klub Leicester City, Danny Drinkwater, yang masih diterjemahkan sebagai “Danny Minum Air”.

“Ke depannya, kami ingin membuat mesin penerjemahan Google Translate agar lebih memahami konteks. Mereka harus memperhitungkan lokasi di mana sang pengguna berada, arti dari kalimat sebelumnya, serta mengambil referensi dari artikel lain di internet,” tutur Hughes.

Kehadiran NMT seperti menandai penerapan teknologi kecerdasan buatan dan machine learning di berbagai bidang. Di tanah air sendiri telah ada sebuah startup bernama Nodeflux yang memnafaatkan teknologi serupa untuk untuk memantau jumlah orang yang ada di suatu tempat secara otomatis hanya dengan video CCTV.

(Diedit oleh Iqbal Kurniawan; Sumber gambar: The Next Web)