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翻譯社

google翻譯的發展曆程快速，10年前，google推出翻譯服務，並以片語式機器翻譯（phrase-basedmachine translation）作為首要運算體例。從過去僅支援幾種說話，到現在可支援103種說話，且天天翻譯跨越1400億個單詞，google翻譯的品質有了很大的進展翻譯

他指出，機械進修是很重要的議題，大家在會商google翻譯的學習功能之際，也會聯想到人工電腦alphago打敗真人世界棋王翻譯現在也有人提出讓alphago打alphago，學習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，用自己的左手和右手對打，使出的「左右互搏」。

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

結合報系資料照片 google台灣董事總司理簡立峰說，google翻譯比之前好用太多了！就算有人惡作劇，刻意在「提出點竄建議」欄位寫下錯的翻譯，也不會影響系統的運作。

簡立峰诠釋，google翻譯有進修及資料庫的功能，不息積累經驗，錯誤也是一種經驗，除非幾乎所的人都在「點竄建議」欄寫下一模一樣的錯誤，才會積非成是，但事實上這種環境並不可能發生翻譯

其實不只簡體中文、繁體中文的語法不異，他泄漏，日文、韓文在機器翻譯上也可算是語法不異，用同一套系統。

他認為，雖然簡體中文、繁體中文有些不異的字詞有著不同的意義，或相同的字已衍生出新的意義，但因簡體、繁體中文語法不異，在機械翻譯上仍採用一套系統，可視為專有名詞，透過進修建樹資料庫來校訂。

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，運算本錢相當可觀翻譯相較於曩昔的片語機械學習（pbmt），神經機械翻譯（nmt）僅需要較少的系統架構設計翻譯剛起頭推出神經機械翻譯時，這兩種翻譯體式格局的精準度分庭抗禮。

數年前，google採用遞歸神經網絡（recurrentneural networks）將句子視為一個單位進行翻譯，之後的片語式機器翻譯方式（pbmt），則是將句子切割成零丁的字和詞組做自力翻譯。