臉書開源了，這是一個涵蓋101種語言的多對多評估資料集，可以用來測試並且改進多語言翻譯模型。
臉書最近發表了重要的語言模型M2M-100，能夠翻譯100種不同的語言，但是臉書提到，新的翻譯系統需要使用更為先進的工具進行測試。因此他們創建了FLORES-101，用來突破語言障礙，並且協助開發人員創建更多樣化的翻譯工具，臉書現正製作更加完整的FLORES-101資料集、技術報告和數個模型，供研究社群使用，以加速全球翻譯系統的發展。
之所以評估很重要，臉書解釋，這就像是烤蛋糕一樣，如果無法品嚐蛋糕，就無法知道優缺點，也就沒辦法在之後進行改進，而評估翻譯系統效能的道理相同。評估翻譯系統一直是人工智慧研究人員的挑戰，當無法良好地衡量或是比較翻譯系統的結果，就無法發展出更好的翻譯系統，臉書表示，人工智慧社群需要一個開放且易於取用的方法，來評估和測量多對多翻譯模型，並且方便地與其他模型進行比較。
過去這個工作很大程度仰賴英文翻譯，但這僅有英語使用者受益，不足以滿足需要準確翻譯區域語言的需求，像是在印度，憲法就承認了20種官方語言。為了解決這個問題，臉書創建了FLORES-101資料集，這個資料集主要針對低資源語言，像是蒙古語和烏都語等，這些語言目前都沒有可用於自然語言處理研究的大量資料集。
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透過FLORES-101，研究人員首次可以利用10,100個不同語言方向，可靠地評估翻譯品質，像是從印地語到泰語或是史瓦希利語，臉書提到，他們從一開始在設計FLORES-101的時候，就考量到多對多翻譯，這個資料集包含所有語言相同的語句集，讓研究人員可以評估任何方向翻譯的效能。
FLORES-101資料集經過許多人工步驟製作而成，每個文件都由專業翻譯人員翻譯，再以人工編輯進行驗證，臉書還找人來檢查拼寫、語法、標點和格式，以控制翻譯的品質，並使用商業引擎的翻譯進行比較。之後由另一組不同的翻譯人員進行人工評估，找出包括不自然的翻譯和語法等錯誤，根據錯誤的嚴重程度重新翻譯。
除了要求翻譯品質之外，FLORES-101的特點包括針對低資源語言設計，在FLORES-101中有80％的語言都是低資源語言，而且翻譯的文字橫跨多個領域內容，有新聞、旅遊指南和不同主題的書籍。
FLORES-101的翻譯文字都是以文件為單位，臉書提到，機器翻譯的最新研究顯示，需要文件或是超過單一句子的翻譯資料集，藉由將上下文列入考量，才會使翻譯效果更好，而FLORES-101中翻譯文件中的多個相鄰句子，可以用來評估加入上下文考量的翻譯品質。另外，FLORES-101還提供了翻譯的後設資料，包括超連結、URL、圖像和文章標題等資訊。
臉書表示，FLORES-101是一個實現多對多模型評估的資料集，並且透過這個新的資料集，可以加速包括M2M-100等多語言翻譯模型的開發工作，尤其使得低資源語言的機器翻譯，能夠獲得更多的進展。
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