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  其實不只簡體中文、繁體中文的語法相同，他泄漏，日文、韓文在機械翻譯上也可算是語法相同，用統一套系統。為改良NMT翻譯品質，研究人員提出許多手藝來解決，這傍邊包括透過模擬調校模型(externalalignment model) 處理罕有字詞、利用「留意」(attention)來對準輸入詞和輸出詞，和將詞拆解成更小的單位以應對罕有字詞等。Google翻譯結合報系資料照片 分享 facebook Google台灣董事總經理簡立峰說，Google翻譯比之前好用太多了！就算有人惡作劇，刻意在「提出點竄建議」欄位寫下錯的翻譯，也不會影響系統的運作翻譯簡立峰诠釋，Google翻譯有進修及資料庫的功能，接續積累經驗，毛病也是一種經驗，除非幾近所的人都在「點竄建議」欄寫下如出一轍的錯誤，才會積非成是，但事實上這類環境並不可能産生翻譯他認為，雖然簡體中文、繁體中文有些溝通的字詞有著不同的意義，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，透過進修創立資料庫來校正。他指出，機器進修是很主要的議題，大家在評論辯論Google翻譯的進修功能之際，也會聯想到人工電腦AlphaGo打敗真人世界棋王。Google神經機械翻譯(GNMT)將中文句子翻譯成英詞句子的進程，透過編碼器 (Encoder)，起首，GNMT將中詞句子的每個單詞進行向量(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。數年前，Google採用遞歸神經網絡（RecurrentNeural Networks）將句子視為一個單元進行翻譯，以後的片語式機械翻譯體例（PBMT），則是將句子切割成零丁的字和詞組做獨立翻譯。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，運算本錢相當可觀翻譯相較於曩昔的片語機械學習（PBMT），神經機器翻譯（NMT）僅需要較少的系統架構設計。在讀取完整句子後，解碼器(Decoder)就會最先運作，一次產生一個英語句子中的一個詞。Google翻譯的成長曆程快速，10年前，Google推出翻譯辦事，並以片語式機械翻譯（Phrase-BasedMachine Translation）作為主要運算體式格局翻譯從曩昔僅支援幾種說話，到目下當今可支援103種說話，且天天翻譯跨越1400億個單詞，Google翻譯的品質有了很大的進展。注重 (Attention)功能是為了每步都產出准確的詞，解碼器將針對編碼中文向量裡最相幹的英文單詞權重分布(weighted distribution)進行解碼?
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    剛開始推出神經機械翻譯時，這兩種翻譯體例的精準度平起平坐。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「西嶽論劍」裡全真派的周伯通，用本身的左手和右手對打，使出的「擺佈互搏」。3F8DA46AC6EA352B