十年前Google推出翻譯服務，並以片語式機器翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算體例，運作方式是將句子切割成單獨的字和詞組做獨立翻譯。從過去僅支援幾種說話，到目前可支援103種語言且每天翻譯超過1400億個單詞。另外，Google 翻譯產品司理 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%。
Google翻譯的下一步
目前此系統已導入共 41 組語言組合，包羅英／中、英／泰、英／日，英／韓，英／俄羅斯等對譯。
Google翻譯 翻譯轉變契機
而從數年前，Google 採用遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks、NMT）將句子視為一個單位進行翻譯，代替曩昔的PBMT。NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡略。
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，恐怕不適用。因為在實際世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各種因素受為了提供足夠的例子作為訓練素材，Google 翻譯用「假」字母來摹擬各式反光、點來模擬現實生活中圖片呈現 翻譯情境，以訓練機械的演算法，並到達有效且密集的神經網絡訓練。
為改善 NMT的翻譯品質,研究人員提出許多技術來解決 翻譯社這傍邊包羅透過模擬調校模型（external alignment model）處理罕有字詞、利用「注意」（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見字詞等 翻譯社從此以後，翻譯系統不再是片斷式 翻譯翻譯，而是一次翻譯整個句子，所以語意更加流暢，且接近母語利用者說法 翻譯社藉由具有多層「神經元」（neurons） 翻譯「深度神經收集」（deep neural network)，讓系統學習識別句子中 翻譯模式和佈局，最後翻譯出語法更趨近平常談話、更順暢且易於閱讀的結果。。-> 翻譯社|,-> 翻譯公司|的-> 翻譯
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，因此Google 翻譯服務有多達 95% 翻譯流量來自於美國以外的地區。而今更整合Gmail等多種利用程式，且使用者僅需在 Google 搜索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 翻譯社所以翻譯內容的再進化是有需要的。
Google翻譯的過去
提早截斷（Early cutoff）: 適時地截斷或捨棄來源句子裡的單詞，加強數字與日期翻譯與簡短、罕見字串。最後是名詞與品牌翻譯。
Google翻譯的一猛進展：即時鏡頭翻譯
記者葉立斌／台北報道
▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 供給）
另一種神經收集利用的重點是各人常用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。Google 翻譯應用程式必須從鏡頭拍攝的圖片中找出目標文字，透過深度進修手藝來辨識出每個文字，系統將在我們的字典中尋覓並轉換出翻譯成效。
Google有一項很多人使用 翻譯服務「Google翻譯」在十年前推出，如果你和我一樣，從Google翻譯剛推出時便已利用，也許記得早期 翻譯英翻中語意相當生硬、破碎，是以常有網友惡搞Google翻譯 翻譯社但現在你一定察覺不一樣了，不管是翻譯內容或功能都更像人翻 翻譯，這全仰賴人工聰明 翻譯進步 翻譯社
文章出自: http://www.setn.com/News.aspx?NewsID=249966有關翻譯的問題歡迎諮詢鉦昱翻譯公司
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