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    谷歌翻譯月活用戶超過10億 神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習功不可沒

    7月11日下午消息(岳明) 在今天舉行的“2017中國互聯(lián)網(wǎng)大會”上,谷歌翻譯研發(fā)科學家高勤介紹,谷歌翻譯現(xiàn)在提供超過100種語言互通,覆蓋全球99%的網(wǎng)民,每天提供超過10億次的翻譯,大約相當于100萬本書的文本總量。

    谷歌翻譯月度活躍用戶超過10億人次,其中95%來自于美國以外地區(qū)。在技術(shù)層面,谷歌利用機器學習帶來了許多全新的翻譯體驗,例如利用手機攝像頭做的即時翻譯,利用手機麥克風和揚聲器進行即時對話翻譯,離線翻譯的支持為沒有數(shù)據(jù)服務的旅行者提供幫助。

    高勤認為,翻譯質(zhì)量一直是谷歌翻譯所關(guān)注的焦點,在近十年以來,谷歌翻譯一直致力于翻譯質(zhì)量的提升,特別是最近一年以來,谷歌翻譯的質(zhì)量有了長足的提升,無論從流暢度和準確性上都有了巨大的提升,而其背后正是神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯技術(shù)。

    傳統(tǒng)的翻譯技術(shù),基于短語的統(tǒng)計機器翻譯是拼圖過程,通過對短語對的排列和組合,嘗試找出較好的翻譯選項,而整個決策過程是離散的,而支持這個決策的信息也都是局部的。而神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習是反其道而行之,做每一步翻譯過程中可以利用云語言與目標語言所有信息,使整個決策過程既是連續(xù)也是全局的。

    高勤表示,2015年最初預計完成項目計劃要花三年時間,但基于TensorFlow平臺,在2016年11月針對16個語言的機器翻譯能力基本實現(xiàn)。這其中,多語言模型使200個模型的訓練與維護成為可能。所謂多語言模型是指用同一套神經(jīng)網(wǎng)絡學習多種語言的互相翻譯。如將英語、西班牙語、韓語放在同一個翻譯模型中進行翻譯。在外界看來,谷歌翻譯之所以能夠做到如此快速,主要歸功于多年的積累以及Tensor Processing Unit(張量處理單元,簡稱TPU)處理器的引入。

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    2017-07-11
    谷歌翻譯月活用戶超過10億 神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習功不可沒
    谷歌翻譯月活用戶超過10億 神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習功不可沒,C114訊 7月11日下午消息(岳明) 在今天舉行的2017中國互聯(lián)網(wǎng)大會上,谷歌翻譯研發(fā)科學家高勤

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