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卡潘龐加文翻譯語言翻譯公司最後是名詞與品牌翻譯翻譯

提早截斷（Early cutoff）: 適時地截斷或捨棄濫觞句子裡的單詞，增強數字與日期翻譯與簡短、罕見字串。這當中包括透過模擬調校模型（external alignment model）處置懲罰罕有字詞、使用「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有字詞等。

為改善 NMT的翻譯品質,研究人員提出許多技術來解決。從此以後，翻譯系統不再是片斷式的翻譯，而是一次翻譯全部句子，所以語意加倍流利，且接近母語利用者說法。藉由具有多層「神經元」（neurons）的「深度神經收集」（deep neural network)，讓系統進修辨認句子中的模式和佈局，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

Google翻譯的轉變契機

十年前Google推出翻譯辦事，並以片語式機器翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算體例，運作體例是將句子切割成零丁的字和詞組做自力翻譯。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。別的，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%翻譯

由於全球有跨越50%的網頁為英文網頁翻譯社而全球只有約20%的生齒使用英語，是以Google 翻譯服務有多達 95%的流量來自於美國之外的地域。現在更整合Gmail等多種運用程式，且利用者僅需在 Google 搜尋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」便可執行翻譯翻譯所以翻譯內容的再進化是有必要的。

Google翻譯的一大進展：即時鏡頭翻譯

記者葉立斌／台北報導

Google翻譯的下一步

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。

另一種神經網絡應用的重點是人人經常使用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。

今朝此系統已導入共 41 組說話組合，包括英／中、英／泰、英／日，英／韓，英／俄羅斯等對譯。

▲你是否用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 提供）

因為在實際世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各類身分受為了供給足夠的例子作為練習素材，Google 翻譯用「假」字母來摹擬各式反光、點來模仿現實生活中圖片出現的情境，以練習機器的演算法，並達到有效且密集的神經網絡訓練翻譯

不外和人類一樣是需要練習的，若練習時僅以「乾淨」的字母作為範本，生怕不合用。

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，庖代曩昔的PBMT。NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡略。

Google翻譯的曩昔

Google有一項很多人利用的辦事「Google翻譯」在十年前推出，假如翻譯公司和華頓翻譯社一樣，從Google翻譯剛推出時便已利用，也許記得早期的英翻中語意相當僵硬、破裂，是以常有網友惡搞Google翻譯翻譯但目前你一定發覺紛歧樣了，無論是翻譯內容或功能都更像人翻的，這全仰賴人工聰明的進步。