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幾年之前，我們起頭利用循環神經收集（RNN：Recurrent Neural Networks）來直接學習一個輸入序列（如一種語言 翻譯一個句子）到一個輸出序列（另外一種說話 翻譯統一個句子）的映照 翻譯社此中基於短語 翻譯機械學習（PBMT）將輸入句子分解成詞和短語，然後很大程度上對它們進行獨立地翻譯，而神經機器翻譯（NMT）則將全部輸入句子視作翻譯 翻譯根基單位。這類方式的優點是：相比於之前的基於短語的翻譯系統，這類方法所需的工程設計更少。當其初次被提出時，NMT 在中等規模的公共基準數據集上就到達了可與基於短語的翻譯系統媲美的準確度。。-> 翻譯社|,-> 翻譯公司|的-> 翻譯
以下內文出自: https://buzzorange.com/techorange/2016/09/29/google-translation-gnmt/有關翻譯的問題歡迎諮詢天成翻譯社
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