Zespół startujący w konkursie WMT2022, w ramach konferencji Workshop for Machine Translation 2022 z Wydziału Matematyki i Informatyki UAM, po prezentacji wstępnych wyników, zajął pierwsze miejsce w zadaniu „General MT Shared Task”, który polegał na stworzeniu jak najlepszego translatora będącego w stanie tłumaczyć teksty z różnych dziedzin.
Zespół złożony z dwojga doktorantów (Artur Nowakowski, Gabriela Pałka) i dwóch magistrantów z kierunku Informatyka, uczestniczących w projekcie AITech, (Mikołaj Pokrywka, Kamil Guttmann) Wydziału Matematyki i Informatyki UAM zajął pierwsze miejsce w zadaniu „General MT Shared Task” na konferencji WMT 2022 (Conference on Machine Translation — https://statmt.org/wmt22/). Zadanie polegało na stworzeniu jak najlepszego translatora będącego w stanie tłumaczyć teksty z różnych dziedzin. Pokonali oni takich konkuretów jak Google, Microsoft, Yandex czy Amazon, a także zespoły z Uniwersytetu Karola (Charles University) w Pradze, Huawei oraz INRIA (French National Institute for Research in Digital Science and Technology).
W tym roku głównymi dziedzinami, na których skupiony był konkurs były: newsy, social media, konwersacje ludzkie (np. czat) oraz e-commerce. Nasi reprezentanci wzięli udział w tłumaczeniu czesko-ukraińskim oraz ukraińsko-czeskim. Warto wspomnieć, że do stworzenia systemu wykorzystali tylko dane udostępnione przez organizatorów konkursu (w tabli wyników oznaczone jako Constrained). Tworzenie systemu tłumaczenia trwało około dwóch miesięcy. W tym czasie próbowali oni różnych metod opartych na sieciach neuronowych, które byłyby w stanie uzyskać jak najlepsze tłumaczenie. Do stworzenia systemu konieczny był wydajny serwer obliczeniowy, niedawno zakupiony w ramach Centrum Sztucznej Inteligencji UAM.
W dniach 7-8 grudnia w Abu Dhabi (Zjednoczone Emiraty Arabskie) odbędzie się konferencja podsumowująca tegoroczne wyniki. Do tego czasu wszystkie systemy tłumaczenia biorące udział w konkursie zostaną również poddane ewaluacji ludzkiej, gdzie profesjonalni tłumacze będą oceniać jakość tłumaczeń wygenerowanych przez system.
