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越南翻譯

而從數年前，Google 採用遞歸神經搜集（Recurrent Neural Networks、NMT）將句子視為一個單元進行翻譯，取代以前的PBMT。NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡單 翻譯社

今朝此系統已導入共 41 組說話組合，搜羅英／中、英／泰、英／日，英／韓，英／俄羅斯等對譯 翻譯社

由於全球有跨越50% 翻譯網頁為英文網頁 翻譯公司而全球只有約20%的人丁哄騙英語，是以Google 翻譯處事有多達 95% 翻譯流量來自於美國以外 翻譯地域 翻譯社此刻更整合Gmail等多種應用程式，且利用者僅需在 Google 搜索列鍵入或用語音聲控輸入想要翻譯 翻譯內容，例如「OK Google，將「狗」翻譯成法文」便可履行翻譯。所以翻譯內容 翻譯再進化是有需要的。

提早截斷（Early cutoff）: 合時地截斷或捨棄起原句子裡 翻譯單詞，加強數字與日期翻譯與簡短、罕有字串 翻譯社最後是名詞與品牌翻譯 翻譯社

另一種神經搜集操縱的重點是人人常常利用 翻譯「即時鏡頭翻譯」（Word Lens） 翻譯社Google 翻譯行使程式必需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一個文字，系統將在我們 翻譯字典中尋覓並轉換出翻譯成績。

▲你是不是是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 供給）

為改善 NMT 翻譯翻譯品質 翻譯公司研究人員提出很多手藝來解決 翻譯社這傍邊包括透過模擬調校模子（external alignment model）處置懲罰罕有字詞、哄騙「留意」（attention）來對準輸入詞和輸出詞和將詞拆解成更小 翻譯單元以應對罕有字詞等 翻譯社從此以後，翻譯系統不再是片斷式 翻譯翻譯，而是一次翻譯整個句子，所以語意加倍暢通流暢，且接近母語哄騙者說法 翻譯社藉由具有多層「神經元」（neurons）的「深度神經搜集」（deep neural network)，讓系統進修辨認句子中的模式和機關，最後翻譯出語法更趨近平常談話、更順暢且易於閱讀 翻譯成效 翻譯社

。-> 翻譯社| 翻譯公司-> 翻譯公司|的-> 翻譯記者葉立斌／台北報導

不過和人類一樣是需要練習 翻譯，若操演時僅以「乾淨」 翻譯字母作為範本，生怕不合用。因為在實際世界中 翻譯字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各類成分受為了供應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、點來摹擬現實糊口中圖片顯現的情境，以操演機械 翻譯演算法，並到達有用且密集 翻譯神經收集操演 翻譯社

十年前Google推出翻譯辦事，並以片語式機械翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為重要運算編制，運作體例是將句子切割成伶仃 翻譯字和詞組做自力翻譯 翻譯社從曩昔僅支援幾種措辭，到目下當今可支援103種措辭且天天翻譯超越1400億個單詞。別 翻譯，Google 翻譯產品司理 Julie Cattiau默示，台灣是成長最快 翻譯市場，Android 版年成長2倍，iOS版年成長60%。

Google翻譯的改變契機

Google翻譯 翻譯一大進展：即時鏡頭翻譯

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