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英翻阿拉伯語

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另一種神經收集運用的重點是大家常用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。Google 翻譯應用程式必需從鏡頭拍攝的圖片中找出方針文字，透過深度進修技術來辨識出每個文字，系統將在我們 翻譯字典中尋找並轉換出翻譯結果 翻譯社

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。

由於全球有跨越50%的網頁為英文網頁 翻譯公司而全球只有約20% 翻譯生齒利用英語，是以Google 翻譯服務有多達 95%的流量來自於美國之外的區域。現在更整合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」便可執行翻譯 翻譯社所以翻譯內容的再進化是有需要的。

不過和人類一樣是需要練習 翻譯，若練習時僅以「乾淨」的字母作為範本，生怕不合用。因為在實際世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各種身分受為了供應足夠 翻譯例子作為練習素材，Google 翻譯用「假」字母來摹擬各式反光、點來模仿實際糊口中圖片呈現的情境，以練習機器的演算法，並到達有用且密集的神經收集練習 翻譯社

為改良 NMT的翻譯品質,研究人員提出很多手藝來解決。這當中包孕透過摹擬調校模子（external alignment model）處置懲罰罕有字詞、使用「留意」（attention）來對準輸入詞和輸出詞以及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） 翻譯「深度神經收集」（deep neural network)，讓系統進修識別句子中的模式和構造，最後翻譯出語法更趨近日常談話、更順暢且易於浏覽的後果 翻譯社

十年前Google推出翻譯服務，並以片語式機械翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算體式格局，運作體例是將句子切割成單獨 翻譯字和詞組做獨立翻譯 翻譯社從過去僅支援幾種說話，到如今可支援103種說話且天天翻譯超過1400億個單詞。別的，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%。

Google翻譯 翻譯一猛進展：即時鏡頭翻譯

Google翻譯的下一步

Google有一項許多人使用 翻譯辦事「Google翻譯」在十年前推出，如果你和我一樣，從Google翻譯剛推出時便已使用，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 翻譯社但目前你必然發覺紛歧樣了，不管是翻譯內容或功能都更像人翻的，這全仰賴人工智慧 翻譯前進。

▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 提供）

提早截斷（Early cutoff）: 合時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、罕有字串。最後是名詞與品牌翻譯。

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 翻譯PBMT。NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡單。

記者葉立斌／台北報導