Mesin penerjemah memiliki fungsi yang sangat penting dalam kehidupan modern manusia, tingginya permintaan penerjemahan membuat bidang ini semakin berkembang. Manusia masih menjadi penerjemah terbaik, namun karena rata – rata manusia hanya bisa menerjemahkan sekitar 4 sampai 6 halaman buku per hari membuat mesin penerjemah (MP) lebih unggul dalam masalah waktu penerjemahan meskipun sekarang masih bisa belum seakurat manusia.
Mesin penerjemah mengalami banyak perkembangan sejak dimulai pada tahun 1949 (Humanika. 2002:27). Namun yang paling baru dan digunakan oleh Google Translate dinamakan Neural Machine Translation (NMT) (Wu. 2016). Neural Network juga banyak disebut sebagai Deep Learning yang merupakan brading lain dalam cabang ini. Neural di sini terinspirasi dari bagaimana otak manusia memproses data dan fakta di mana banyak fungsi dari MP tipe ini saling berkaitan satu sama lain (Goldberg. 2017).
Saat otak kita menerjemahkan suatu kalimat ke bahasa lain, otak kita akan memproses ini ke dalam suatu aktivitas neuron dan aktivitas ini disebut encode. Kemudian otak akan memprosesnya menjadi kalimat dalam Bahasa lain dan aktivitas ini yang disebut encode. Ide inilah yang melatar belakangi bagaimana cara kerja NMT.
Contoh di atas merupakan sebuah sistem neural dalam komputer yang menggunakan “neural“ buatan dalam suatu mesin penerjemah. Keunggulan system seperti ini, semakin banyak data yang masuk semakin baik juga nantinya hasil dari terjemahan nantinya, karena system ini juga “belajar” menggunakan data yang user input. Jadi sekarang saat kalian menggunakan Google Translate, sadarilah jika data yang kalian gunakan akan di pakai Google untuk mengembangkan program mereka.
Bacaan Lebih Lanjut
https://machinelearningmastery.com/introduction-neural-machine-translation/
https://devblogs.nvidia.com/introduction-neural-machine-translation-with-gpus/
https://devblogs.nvidia.com/introduction-neural-machine-translation-gpus-part-2/
https://devblogs.nvidia.com/introduction-neural-machine-translation-gpus-part-3/
Sumber
Wu, Yonghui. Schuster, Mike. Chen, Zhifeng.Le, Quoc V. et al (2016). Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation. Research at Google accessed from https://research.google.com/pubs/pub45610.html.
Humanika, Eko Setyo (2002). Mesin Penerjemah. Gadjah Mada University Press: Yogyakarta.
Goldberg, Yoav (2017). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Neural Network Methods for Natural Language Processing, 1-9. Bar Ilan University.