Google翻譯的轉變契機
而從數年前，Google 採用遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks、NMT）將句子視為一個單位進行翻譯，取代過去的PBMT 翻譯社NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡單。
由於全球有跨越50%的網頁為英文網頁 翻譯公司而全球只有約20%的生齒利用英語，因此Google 翻譯辦事有多達 95%的流量來自於美國之外的地域。此刻更整合Gmail等多種利用程式，且利用者僅需在 Google 搜索列鍵入或用語音聲控輸入想要翻譯的內容，例如「OK Google，將「狗」翻譯成法文」即可履行翻譯。所以翻譯內容的再進化是有需要的。
記者葉立斌／台北報導
。-> 翻譯社|,-> 翻譯公司|的-> 翻譯不外和人類一樣是需要訓練 翻譯，若訓練時僅以「乾淨」的字母作為範本，恐怕不合用。因為在現實世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各類身分受為了提供足夠的例子作為訓練素材，Google 翻譯用「假」字母來模擬各式反光、點來模仿現實生活中圖片顯現 翻譯情境，以練習機械的演算法，並到達有用且密集的神經收集練習 翻譯社
▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 供應）
Google翻譯的一猛進展：即時鏡頭翻譯
目前此系統已導入共 41 組語言組合，包羅英／中、英／泰、英／日，英／韓，英／俄羅斯等對譯 翻譯社
為改良 NMT的翻譯品質,研究人員提出很多手藝來解決。這傍邊包羅透過摹擬調校模子（external alignment model）處置懲罰罕見字詞、使用「留意」（attention）來對準輸入詞和輸出詞和將詞拆解成更小的單位以應對罕有字詞等 翻譯社從此之後，翻譯系統不再是片段式 翻譯翻譯，而是一次翻譯整個句子，所以語意更加流暢，且接近母語使用者說法。藉由具備多層「神經元」（neurons）的「深度神經收集」（deep neural network)，讓系統進修辨認句子中的模式和結構，最後翻譯出語法更趨近日常談話、更順暢且易於浏覽的結果。
Google翻譯的曩昔
十年前Google推出翻譯辦事，並以片語式機械翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算體例，運作體例是將句子切割成零丁 翻譯字和詞組做自力翻譯 翻譯社從過去僅支援幾種語言，到如今可支援103種語言且天天翻譯跨越1400億個單詞。別的，Google 翻譯產品經理 Julie Cattiau表示，台灣是成長最快 翻譯市場，Android 版年成長2倍，iOS版年成長60%。
Google有一項很多人利用 翻譯服務「Google翻譯」在十年前推出，若是你和我一樣，從Google翻譯剛推出時便已使用，也許記得初期 翻譯英翻中語意相當僵硬、破碎，是以常有網友惡搞Google翻譯 翻譯社但而今你一定發覺不一樣了，不管是翻譯內容或功能都更像人翻 翻譯，這全仰賴人工智慧 翻譯前進。
另外一種神經收集應用的重點是各人經常使用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。Google 翻譯利用程式必需從鏡頭拍攝 翻譯圖片中找出目的文字，透過深度進修手藝來辨識出每一個文字，系統將在我們 翻譯字典中尋覓並轉換出翻譯成效。
提早截斷（Early cutoff）: 適時地截斷或捨棄來源句子裡的單詞，加強數字與日期翻譯與簡短、罕有字串。最後是名詞與品牌翻譯。
Google翻譯的下一步
文章出自: http://www.setn.com/News.aspx?NewsID=249966&from=yahoo_rss有關翻譯的問題歡迎諮詢鉦昱翻譯公司
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