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• Jun 05 Mon 2017 07:08

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數年前，Google採用遞歸神經收集（RecurrentNeural Networks）將句子視為一個單元進行翻譯，以後的片語式機械翻譯體例（PBMT），則是將句子切割成零丁的字和詞組做自力翻譯翻譯過去，為翻譯任意兩種說話，Google需要建構多個分歧的翻譯系統，運算成本相當可觀翻譯相較於過去的片語機器進修（PBMT），神經機械翻譯（NMT）僅需要較少的系統架構設計。目下當今也有人提出讓AlphaGo打AlphaGo，進修能力可以更快的說法，就像是金庸小說「西嶽論劍」裡全真派的周伯通，用本身的左手和右手對打，使出的「左右互搏」翻譯Google翻譯的成長曆程快速，10年前，Google推出翻譯辦事，並以片語式機械翻譯（Phrase-BasedMachine Translation）作為首要運算體例。簡立峰解釋，Google翻譯有學習及資料庫的功能，不斷積累經驗，毛病也是一種經驗，除非幾近所的人都在「修改建議」欄寫下一模一樣的毛病，才會積非成是，但事實上這類情況並不可能發生翻譯他認為，雖然簡體中文、繁體中文有些不異的字詞有著分歧的意義，或相同的字已衍生出新的意義，但因簡體、繁體中文語法相同，在機器翻譯上仍採用一套系統，可視為專有名詞，透過進修建樹資料庫來校正。其實不只簡體中文、繁體中文的語法相同，他透露，日文、韓文在機械翻譯上也可算是語法不異，用同一套系統翻譯他指出，機器學習是很重要的議題，大師在會商Google翻譯的進修功能之際，也會聯想到人工電腦AlphaGo打敗真人世界棋王。Google翻譯聯合報系資料照片 分享 facebook Google台灣董事總經理簡立峰說，Google翻譯比以前好用太多了！就算有人惡作劇，決心在「提出點竄建議」欄位寫下錯的翻譯，也不會影響系統的運作。注重 (Attention)功能是為了每步都產出准確的詞，解碼器將針對編碼中文向量裡最相關的英文單詞權重分布(weighted distribution)進行解碼?

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  Google神經機器翻譯(GNMT)將中文句子翻譯成英詞句子的進程，透過編碼器 (Encoder)，首先，GNMT將中文句子的每一個單詞進行向量(vector)編碼，而每個向量將顯示出今朝為止單詞被讀取到的所成心義翻譯在讀取完全句子後，解碼器(Decoder)就會最先運作，一次產生一個英語句子中的一個詞。剛最先推出神經機器翻譯時，這兩種翻譯方式的精準度分庭抗禮翻譯為改良NMT翻譯品質，研究人員提出許多技術來解決，這當中包括透過摹擬調校模子(externalalignment model) 處理罕見字詞、使用「注意」(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見字詞等。從曩昔僅支援幾種說話，到此刻可支援103種說話，且每天翻譯跨越1400億個單詞，Google翻譯的品質有了很大的進展。
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  以下內文出自: http://blog.udn.com/randysix07j01/102666881有關翻譯的問題歡迎諮詢天成翻譯社