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，透過進修設立建設資料庫來校正。
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，之後的片語式機器翻譯方式（PBMT），則是將句子切割成單獨的字和詞組做自力翻譯。
Google神經機械翻譯(GNMT)將中文句子翻譯成英文句子的進程，透過編碼器 (Encoder)，首先，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。" data-reactid="16">Google翻譯的成長曆程快速，10年前，Google推出翻譯服務，並以片語式機器翻譯（Phrase-BasedMachine Translation）作為主要運算方式翻譯從曩昔僅支援幾種說話，到而今可支援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
從過去僅支援幾種語言，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。簡立峰注釋，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」欄寫下如出一轍的毛病，才會積非成是，但事實上這類環境並不可能發生翻譯
注意 (Attention)功能是為了每步都產出准確的詞，解碼器將針對編碼中文向量裡最相幹的英文單詞權重分布(weighted distribution)進行解碼翻譯1060503
其實不只簡體中文、繁體中文的語法不異，他泄漏，日文、韓文在機械翻譯上也可算是語法相同，用統一套系統。
曩昔，為翻譯隨便兩種說話，Google需要建構多個分歧的翻譯系統，運算成本相當可觀。
為改良NMT翻譯品質，研究人員提出很多技術來解決，這傍邊包孕透過模擬調校模子(externalalignment model) 處理罕有字詞、利用「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。
他指出，機械進修是很主要的議題，大家在討論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。現在也有人提出讓AlphaGo打AlphaGo，進修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，用本身的左手和右手對打，使出的「擺佈互搏」。目前也有人提出讓AlphaGo打AlphaGo，進修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，用本身的左手和右手對打，使出的「擺佈互搏」。" data-reactid="11">（中心社記者潘智義台北3日電）Google台灣董事總經理簡立峰說，Google翻譯比之前好用太多了！就算有人惡作劇，銳意在「提出修改建議」欄位寫下錯的翻譯，也不會影響系統的運作翻譯
在讀取完整句子後，解碼器(Decoder)就會入手下手運作，一次產生一個英語句子中的一個詞翻譯
本文出自: https://tw.news.yahoo.com/google%E7%BF%BB%E8%AD%AF%E4%B8%8D%E6%80%95%E6%83%A1%E4%BD%9C%E5%8A%87-%E5%有關翻譯的問題歡迎諮詢鉦昱翻譯社
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