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翻譯社

google神經機械翻譯(gnmt)將中文句子翻譯成英文句子的過程，透過編碼器 (encoder)，起首，gnmt將中文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成心義。

留意 (attention)功能是為了每一步都產出准確的詞，解碼器將針對編碼中文向量裡最相關的英文單詞權重分布(weighted distribution)進行解碼。

其實不只簡體中文、繁體中文的語法溝通，他透露，日文、韓文在機器翻譯上也可算是語法相同，用統一套系統翻譯

他認為，雖然簡體中文、繁體中文有些溝通的字詞有著分歧的意義，或不異的字已衍生出新的意義，但因簡體、繁體中文語法不異，在機械翻譯上仍採用一套系統，可視為專著名詞，透過進修豎立資料庫來校正。

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翻譯目前也有人提出讓alphago打alphago，進修能力可以更快的說法，就像是金庸小說「華山論劍」裡全真派的周伯通，用本身的左手和右手對打，使出的「左右互搏」翻譯

簡立峰诠釋，google翻譯有進修及資料庫的功能，不斷累積經驗，毛病也是一種經驗，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，但事實上這類情況其實不可能産生。

google翻譯的發展進程快速，10年前，google推出翻譯辦事，並以片語式機器翻譯（phrase-basedmachine translation）作為主要運算體例。從曩昔僅支援幾種說話，到此刻可支援103種說話，且天天翻譯超過1400億個單詞，google翻譯的品質有了很大的進展。

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翻譯

剛開始推出神經機器翻譯時，這兩種翻譯方式的精準度不相上下。相較於曩昔的片語機器學習（pbmt），神經機械翻譯（nmt）僅需要較少的系統架構設計。

曩昔，為翻譯肆意兩種說話，google需要建構多個分歧的翻譯系統，運算本錢相當可觀。

文章出自: https://udn.com/news/story/6811/2440774有關翻譯的問題歡迎諮詢天成翻譯社