Google翻譯的曩昔
而從數年前，Google 採用遞歸神經收集（Recurrent Neural Networks、NMT）將句子視為一個單位進行翻譯，庖代過去的PBMT。NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡單。
為改良 NMT 翻譯翻譯品質,研究人員提出很多手藝來解決 翻譯社這傍邊包孕透過摹擬調校模型（external alignment model）處置罕有字詞、利用「注重」（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。從此以後，翻譯系統不再是片斷式的翻譯，而是一次翻譯整個句子，所以語意加倍流暢，且接近母語利用者說法。藉由具有多層「神經元」（neurons）的「深度神經收集」（deep neural network)，讓系統進修辨認句子中 翻譯模式和結構，最後翻譯出語法更趨近日常談話、更順暢且易於浏覽 翻譯效果。
Google翻譯的下一步
▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 提供）
另外一種神經收集應用 翻譯重點是人人常用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。Google 翻譯利用程式必需從鏡頭拍攝的圖片中找出目標文字，透過深度進修手藝來辨識出每一個文字，系統將在我們 翻譯字典中尋找並轉換出翻譯成績。
不外和人類一樣是需要訓練的，若訓練時僅以「乾淨」的字母作為範本，恐怕不合用。因為在實際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」字母來摹擬各式反光、點來模擬現實生涯中圖片顯現的情境，以練習機械的演算法，並到達有用且密集 翻譯神經網絡練習。
Google翻譯的轉變契機
十年前Google推出翻譯服務，並以片語式機械翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算體例，運作方式是將句子切割成零丁的字和詞組做獨立翻譯。從曩昔僅支援幾種語言，到如今可支援103種說話且天天翻譯跨越1400億個單詞。別的，Google 翻譯產品司理 Julie Cattiau默示，台灣是成長最快的市場，Android 版年成長2倍，iOS版年成長60% 翻譯社
記者葉立斌／台北報道
Google有一項很多人使用 翻譯辦事「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，也許記得早期 翻譯英翻中語意相當僵硬、破裂，是以常有網友惡搞Google翻譯 翻譯社但目下當今你必然發覺不一樣了，不管是翻譯內容或功能都更像人翻的，這全仰賴人工智慧的提高。
由於全球有超過50% 翻譯網頁為英文網頁 翻譯公司而全球只有約20% 翻譯生齒利用英語，是以Google 翻譯辦事有多達 95%的流量來自於美國之外的區域。此刻更整合Gmail等多種應用程式，且利用者僅需在 Google 搜尋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 翻譯社所以翻譯內容的再進化是有必要 翻譯。
目前此系統已導入共 41 組說話組合，包羅英／中、英／泰、英／日，英／韓，英／俄羅斯等對譯 翻譯社
Google翻譯的一猛進展：即時鏡頭翻譯
。-> 翻譯社|,-> 翻譯公司|的-> 翻譯提早截斷（Early cutoff）: 當令地截斷或捨棄來曆句子裡的單詞，增強數字與日期翻譯與簡短、罕見字串 翻譯社最後是名詞與品牌翻譯。
以下內文出自: http://www.setn.com/News.aspx?NewsID=249966有關翻譯的問題歡迎諮詢華頓翻譯社
留言列表
