在先前申明中，google便申明計畫藉由機器學習為根本 翻譯人工聰明手藝強化google翻譯運作品質，同時也能讓翻譯效力具體提昇，而且將使同步翻譯成為終極發展方針 翻譯社而在後續成長裡，google進一步將類神經網絡進修模式導入google翻譯，透過大量語句結構闡發、比對進修，讓分歧語言字句翻譯結果更為通順、准確。
而對於今朝有愈來愈多人使用的google翻譯辦事，google翻譯產品經理julie cattiau稍早說明如何藉由類神經收集演算技術闡發複雜的說話模型架構，藉此將特定語句中的完全語意轉換成另一種說話 翻譯社
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google表示，持續推動google翻譯利用品質是為了讓全球資訊交流更無障礙且流暢，目前天天利用次數約達10億次以上、每月累積跨越10億人以上利用人數，同時約92%使用者來自美國境外地區，其中台灣區域透過android平台裝配使用google翻譯約成長兩倍，而ios平台裝置使用年成長率也達60%以上，成為google翻譯利用成長最快區域。
針對人工聰明手藝 翻譯投資，除延續利用在主動駕駛與無人車手藝成長以外，其實也已陸續應用在google assistant、gmail、google翻譯、google相簿或google search等服務內，而從曩昔延續藉由資料比對模式打造的人工智慧技術，到後續導入類神經網絡運算模式的人工智慧技術，google其實已經在人工智慧手藝範疇投入大量成長資本，甚至早在收購deepmind團隊打造alphago人工聰明系統之前便有相當久的成長歷程 翻譯社
而就google說明，目前導入類神經收集進修手藝的翻譯系統運作模式，主要會將原始語言轉換成系統考理解 翻譯中心介質說話，進而轉換成方針翻譯語言，無需像傳統翻譯模式先將原始語言轉換成第一種或第二種共通說話 (例如將中文轉換成英語，再從英語轉換成海地語)，透過削減二次以上翻譯流程造成原始語意流失現象，同時也能藉此削減說話翻譯進修資料佔用空間，並且共同機械學習闡發理解翻譯語句關連，進而領會整段語句所要表達含義，讓過往逐字翻譯產生的新鮮語句情形有所改善，告竣更貼近自然語句的直譯效果。
對於常見 翻譯繁體中文、簡體中文翻譯比對，julie cattiau表示今朝仍然是以單一語言學習模子進行練習，畢竟相比全球多數人利用的英語，中文已成為第二大規模使用語言，但如果將進修模型拆分成繁中、簡中兩種資料庫，勢必會讓整體學習效力受影響，是以現階段作法將以單一學習模型搭配不同說話版本辭彙，進而對應不同中文版本翻譯使用需求。不外，此部份主要還是建立在繁體中文、簡體中文有極為相似的語句結構，因此透過簡單詞彙轉換即可相通。
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與今朝翻譯品質比較，由於機械學習依然需要大量資料進行比對，是以相比人力翻譯同時具備直覺、想像可讓翻譯品質有更好 翻譯天然語意出現，但比起傳統比對翻譯模式卻能有更明顯成長。不過，現階段google翻譯仍然沒法完整對應不同語言混用的翻譯後果出現，目前保守作法可能會依據語句構造判定是否維持其中一種說話 (例如在中文翻譯中保存特定英語詞彙)，而google未來將會持續藉由其他體式格局讓此類說話使用模式有更好翻譯結果。
文章來自: https://udn.com/news/story/7086/2440012有關翻譯的問題歡迎諮詢天成翻譯社
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