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Google翻譯的曩昔

不外和人類一樣是需要練習的，若訓練時僅以「乾淨」的字母作為範本，生怕不合用翻譯因為在實際世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污以及因為各類身分受為了供應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、點來模仿實際生涯中圖片出現的情境，以練習機器的演算法，並到達有用且密集的神經收集練習。

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，庖代曩昔的PBMT。NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡單翻譯

最後是名詞與品牌翻譯。

提早截斷（Early cutoff）: 合時地截斷或捨棄起原句子裡的單詞，增強數字與日期翻譯與簡短、罕有字串。

另外一種神經收集利用的重點是大師常用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。Google 翻譯運用程式必需從鏡頭拍攝的圖片中找出目的文字，透過深度進修技術來辨識出每一個文字，系統將在我們的字典中尋覓並轉換出翻譯效果。

由於全球有超過50%的網頁為英文網頁翻譯社而全球只有約20%的生齒使用英語，是以Google 翻譯服務有多達 95%的流量來自於美國之外的區域翻譯目下當今更整合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」即可履行翻譯翻譯所以翻譯內容的再進化是有必要的。

Google有一項很多人使用的辦事「Google翻譯」在十年前推出，若是翻譯公司和華碩翻譯社一樣，從Google翻譯剛推出時便已利用，也許記得初期的英翻中語意相當僵硬、破碎，是以常有網友惡搞Google翻譯翻譯但此刻你一定發覺不一樣了，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前進。

記者葉立斌／台北報道

Google翻譯的一猛進展：即時鏡頭翻譯

今朝此系統已導入共 41 組說話組合，包括英／中、英／泰、英／日，英／韓，英／俄羅斯等對譯。

Google翻譯的下一步

Google翻譯的改變契機

▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 提供）

十年前Google推出翻譯辦事，並以片語式機械翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為主要運算體例，運作方式是將句子切割成零丁的字和詞組做獨立翻譯。

從曩昔僅支援幾種說話，到目下當今可支援103種說話且天天翻譯跨越1400億個單詞。別的，Google 翻譯產品經理 Julie Cattiau透露表現，台灣是成長最快的市場，Android 版年成長2倍，iOS版年成長60%。這傍邊包孕透過摹擬調校模子（external alignment model）處理罕有字詞、利用「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見字詞等翻譯從此以後，翻譯系統不再是片斷式的翻譯，而是一次翻譯全部句子，所以語意加倍流利，且接近母語使用者說法。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的模式和結構，最後翻譯出語法更趨近平常談話、更順暢且易於浏覽的效果。

為改良 NMT的翻譯品質,研究人員提出很多技術來解決。