今朝此系統已導入共 41 組語言組合，包括英／中、英／泰、英／日，英／韓，英／俄羅斯等對譯。
從過去僅支援幾種說話，到目前可支援103種說話且天天翻譯超過1400億個單詞。
十年前Google推出翻譯辦事，並以片語式機器翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算方式，運作體例是將句子切割成零丁的字和詞組做獨立翻譯。另外，Google 翻譯產品司理 Julie Cattiau示意，台灣是成長最快的市場，Android 版年成長2倍，iOS版年成長60%。
記者葉立斌／台北報道
▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 供給）
Google翻譯的下一步
Google翻譯的轉變契機
不外和人類一樣是需要練習的，若練習時僅以「乾淨」的字母作為範本，生怕不適用。因為在現實世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各類因素受為了供給足夠的例子作為練習素材，Google 翻譯用「假」字母來摹擬各式反光、點來模擬實際生涯中圖片呈現的情境，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
而從數年前，Google 採用遞歸神經收集（Recurrent Neural Networks、NMT）將句子視為一個單元進行翻譯，代替曩昔的PBMT翻譯NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡單。
現在更整合Gmail等多種應用程式，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」即可執行翻譯翻譯所以翻譯內容的再進化是有必要的。
由於全球有跨越50%的網頁為英文網頁翻譯社而全球只有約20%的生齒利用英語，是以Google 翻譯辦事有多達 95%的流量來自於美國之外的區域。Google 翻譯運用程式必須從鏡頭拍攝的圖片中找出方針文字，透過深度學習手藝來辨識出每一個文字，系統將在我們的字典中尋找並轉換出翻譯結果翻譯
另外一種神經收集應用的重點是大家經常使用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。
Google翻譯的曩昔
Google有一項很多人使用的辦事「Google翻譯」在十年前推出，若是翻譯公司和華頓翻譯社一樣，從Google翻譯剛推出時便已利用，或許記得早期的英翻中語意相當僵硬、破裂，是以常有網友惡搞Google翻譯翻譯但目前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，這全仰賴人工聰明的提高。
Google翻譯的一猛進展：即時鏡頭翻譯
提早截斷（Early cutoff）: 適時地截斷或捨棄濫觞句子裡的單詞，增強數字與日期翻譯與簡短、罕見字串。
最後是名詞與品牌翻譯。
從此之後，翻譯系統不再是片斷式的翻譯，而是一次翻譯全部句子，所以語意加倍流暢，且接近母語使用者說法翻譯藉由具有多層「神經元」（neurons）的「深度神經收集」（deep neural network)，讓系統學習辨認句子中的模式和構造，最後翻譯出語法更趨近平常談話、更順暢且易於浏覽的成效。這傍邊包羅透過摹擬調校模子（external alignment model）處置罕有字詞、利用「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。
為改良 NMT的翻譯品質,研究人員提出許多手藝來解決。
本篇文章引用自此: 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
