Description du projet
Un traducteur automatique qui ne fuit pas
Les services de traduction automatique téléchargent généralement le texte sur un serveur, ce qui réduit la confidentialité de l’utilisateur et peut la compromettre. Le projet Bergamot, financé par l’UE, effectuera la traduction au niveau local, ce qui garantira le respect de la vie privée dans la mesure où les données ne quitteront jamais l’ordinateur de l’utilisateur. Une recherche sur l’efficacité permet à un ordinateur de bureau ou portable ordinaire de traduire des milliers de mots par seconde. Le système indique également le degré de confiance accordé aux traductions et aide à remplir les formulaires dans une langue étrangère. Le logiciel et les modèles seront publiés sous la forme d’une extension open-source intégrée à Mozilla Firefox, qui apportera de nombreux avantages aux utilisateurs non experts des secteurs privé et public.
Objectif
The Bergamot project will add and improve client-side machine translation in a web browser. Unlike current cloud-based options, running directly on users' machines empowers citizens to preserve their privacy and increases the uptake of language technologies in Europe in various sectors that require confidentiality. Free software integrated with an open-source web browser, such as Mozilla Firefox, will enable bottom-up adoption by non-experts, resulting in cost savings for private and public sector users who would otherwise procure translation or operate monolingually.
To understand and support non-expert users, our user experience work package researches their needs and creates the user interface. Rather than simply translating text, this interface will expose improved quality estimates, addressing the rising public debate on algorithmic trust. Building on quality estimation research, we will enable users to confidently generate text in a language they do not speak, enabling cross-lingual online form filling. To improve quality overall, dynamic domain adaptation research addresses the peculiar writing style of a website or user by adapting translation on the fly using local information too private to upload to the cloud. These applications require adaptation and inference to run on desktop hardware with compact model downloads, which we address with neural network efficiency research. Our combined research on user experience, domain adaptation, quality estimation, outbound translation, and efficiency support a broad browser-based innovation plan.
Champ scientifique
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
EH8 9YL Edinburgh
Royaume-Uni