samantea3fvn0@outlook.com

波蘭文翻譯

google翻譯的成長曆程快速，10年前，google推出翻譯辦事，並以片語式機器翻譯（phrase-basedmachine translation）作為首要運算方式 翻譯社從曩昔僅支援幾種語言，到此刻可支援103種說話，且天天翻譯超過1400億個單詞，google翻譯 翻譯品質有了很大 翻譯進展。

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 翻譯片語式機器翻譯體例（pbmt），則是將句子切割成單獨 翻譯字和詞組做獨立翻譯。

他指出，機械學習是很重要 翻譯議題，各人在討論google翻譯 翻譯進修功能之際，也會聯想到人工電腦alphago打敗真人世界棋王。而今也有人提出讓alphago打alphago，學習能力可以更快 翻譯說法，就像是金庸小說「華山論劍」裡全真派 翻譯周伯通，用本身的左手和右手對打，使出的「左右互搏」。

為改善nmt翻譯品質，研究人員提出很多手藝來解決，這傍邊包括透過摹擬調校模型(externalalignment model) 處理罕有字詞、使用「注重」(attention)來對準輸入詞和輸出詞，以及將詞拆解成更小的單元以應對罕有字詞等 翻譯社

其實不只簡體中文、繁體中文 翻譯語法溝通，他流露，日文、韓文在機械翻譯上也可算是語法溝通，用同一套系統。

google神經機械翻譯(gnmt)將中詞句子翻譯成英詞句子的過程，透過編碼器 (encoder)，起首，gnmt將中文句子的每一個單詞進行向量(vector)編碼，而每一個向量將顯示出目前為止單詞被讀取到的所成心義。

曩昔，為翻譯任意兩種說話，google需要建構多個分歧的翻譯系統，運算本錢相當可觀。相較於過去的片語機械進修（pbmt），神經機械翻譯（nmt）僅需要較少的系統架構設計 翻譯社剛起頭推出神經機器翻譯時，這兩種翻譯方式的精準度分庭抗禮。

他認為，固然簡體中文、繁體中文有些相同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，在機械翻譯上仍採用一套系統，可視為專有名詞，透過進修建立資料庫來校正。

簡立峰诠釋，google翻譯有進修及資料庫的功能，絡續積累經驗，毛病也是一種經驗，除非幾近所的人都在「點竄建議」欄寫下如出一轍的錯誤，才會積非成是，但事實上這類情況其實不可能産生。