Facebook serait ainsi actuellement en train de développer son propre module de traduction, qui devrait faciliter les échanges entre les utilisateurs du réseau ne parlant pas la même langue.
Une solution qui ne suffit plus à Facebook, qui s'est associé à une équipe de chercheurs de l'Université Carnegie Mellon pour disposer de son propre module de traduction automatique. Les chercheurs ont ainsi présenté une méthode permettant d'affiner la qualité des traductions en se basant sur les publications des utilisateurs.
Mathias Eck, Joy Zhang, Alex Waibel et Yury Zemlyanskiy indiquent ainsi avoir réussi à améliorer grandement la qualité des traductions automatiques en enrichissant automatiquement la base de données de phrases traduites depuis les messages des utilisateurs grâce à deux méthodes.
Dans un premier temps, il s'agissait simplement de reprendre des messages traduits par les utilisateurs eux-mêmes en plusieurs langues. C'est le cas des marques internationales, qui diffusent souvent un même message ou annonce dans plusieurs langues différentes.
La seconde méthode est plus complexe. Les chercheurs sont ainsi partis du principe que les internautes qui partageaient le même lien avaient très certainement les mêmes commentaires à faire sur leur contenu, et donc, il serait potentiellement possible de deviner grâce à des algorithmes, les posts publiés équivalents dans d'autres langues dont la signification serait identique.
Grâce à ces deux méthodes, le module de traduction encore en développement affiche des résultats étonnants puisqu'il se base sur le langage naturel. Le module devrait apprendre tout seul et s'enrichir au fil de l'étude des publications des utilisateurs. Facebook n'a toutefois pas indiqué quand son module de traduction serait intégré à ses services.
