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标题: 一起看看 Google 翻译是如何通过机器学习变得更为强大 [打印本页]

作者: 义传寅 时间: 2017-6-28 00:42 标题: 一起看看 Google 翻译是如何通过机器学习变得更为强大

一起看看 Google 翻译是如何通过机器学习变得更为强大

大家平常有在用 Google 翻译的服务吗？有没有发现最近翻译变更精准了呢？Google 在去年九月悄悄导入了神经元网络来强化翻译的准确度性虐图片，但当时并没有进一步说明到底神经元网络做了什么。今天在一场媒体说明会上两性知识，Google 翻译产品经理 Julie Cattiau 为我们介绍了旧方法与新方法的分别。
以中文为例，以前是用单词的对照表的方式电波拉皮的副作用，通过比对一篇文件中，一个中文字出现的位置与英文字的对照，来产生出单词的意思养生之道。虽然说单词意思都对芳香化湿药的作用，但在语法上就会显得不太自然，保留太多来源语言的句型结构。通过神经元网络的处理，Google 翻译会以整句为单位做处理，不仅翻译单词，还要找到适当的目标语言句法结构，让翻译结果更自然。
然而，要训练一个语言组（例如中文到英文）须要两到三周的时间和上亿组的范例，考虑到目前 Google 支持 103 种的语言，也就是超过 10,000 的语言组... 显然持续的训练是不可能的。这就是 Google 神经元网络第二个厉害的地方 -- Google 先尝试以英文为媒介，训练「英韩/韩英」和「英日/日英」的翻译后，再把神经元网络合在一起，发现它自动就可以达成「日韩/韩日」间的翻译。当然不是所有的语言都有这么直接而相似的关系婴儿饥饿性腹泻症状，但在进一步了解什么语言与什么语言更接近后夏季养生，Google 就能找到更适当的路径，在多种语言间转换，减少训练的麻烦。
Google 表示在由 0-6 的翻译准确度量尺（0 为无法理解，6 为完全翻译）上，改用神经元网络后，大部份的语言都获得了 0.5 分的进步，甚至在特定组合（例如英/法）已经和人类不相上下。不过在中文翻译上 Google 面临的挑战更大，特别是中文文字都是不断的一长串，不像英文可以简单地分成单字手脚出汗是什么原因，所以在分数上还是比拉丁语系的低3-4岁儿歌歌词。但即便如此，神经元网络为中文「提高」的分数却是比其他语言都要高，可见神经元网络套用在中文上是特别有效的啊！
Google 翻译每月有超过五亿的使用者，每秒完成 1000 亿个字词的翻译（大概以网页为主吧？）甲沟炎最佳治疗方法。在全球所有的使用者中，巴西是翻译服务用最频繁的（咦），但台湾是成长最快的市场之一，去年 iOS 上的使用量增加了 60%，而 Android 更是成长两倍。目前 Google 翻译已经在 41 个语言组中导入了神经元网络的技术，预计未来会再持续增加呢。
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