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在讀取完全句子後，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。Google神經機器翻譯(GNMT)將中詞句子翻譯成英詞句子的過程，透過編碼器 (Encoder)，起首，GNMT將中詞句子的每一個單詞進行向量(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有意義。相較於曩昔的片語機械進修（PBMT），神經機器翻譯（NMT）僅需要較少的系統架構設計。剛入手下手推出神經機械翻譯時，這兩種翻譯方式的精準度八兩半斤翻譯為改良NMT翻譯品質，研究人員提出許多手藝來解決，這傍邊包羅透過摹擬調校模型(externalalignment model) 處置罕有字詞、使用「注重」(attention)來對準輸入詞和輸出詞，和將詞拆解成更小的單元以應對罕有字詞等。從曩昔僅支援幾種說話，到如今可支援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，以後的片語式機械翻譯體例（PBMT），則是將句子切割成零丁的字和詞組做自力翻譯翻譯曩昔，為翻譯隨意率性兩種說話，Google需要建構多個分歧的翻譯系統，運算本錢相當可觀。注重 (Attention)功能是為了每一步都產出正確的詞，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?

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  他指出，機器進修是很主要的議題，大家在計議Google翻譯的進修功能之際，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，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，用自己的左手和右手對打，使出的「擺佈互搏」翻譯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）作為首要運算體式格局。他認為，固然簡體中文、繁體中文有些溝通的字詞有著不同的意義，或不異的字已衍生出新的意義，但因簡體、繁體中文語法溝通，在機械翻譯上仍採用一套系統，可視為專著名詞，透過學習創立資料庫來校訂翻譯其實不只簡體中文、繁體中文的語法相同，他流露，日文、韓文在機械翻譯上也可算是語法相同，用統一套系統。Google翻譯結合報系資料照片 分享 facebook 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，決心在「提出點竄建議」欄位寫下錯的翻譯，也不會影響系統的運作翻譯簡立峰注釋，Google翻譯有進修及資料庫的功能，不休累積經驗，錯誤也是一種經驗，除非幾乎所的人都在「修改建議」欄寫下一模一樣的錯誤，才會積非成是，但事實上這類環境其實不可能産生。
  
  本文來自: http://blog.udn.com/randysix07j01/102666881有關翻譯的問題歡迎諮詢天成翻譯社