那個支援AlphaGo贏得圍棋比賽的深度神經網路如今又要有新的表現，Google即將把它應用於Google翻譯中，讓機器翻譯更加通順流暢，表意清晰。目前該系統僅應用於中文到英文的語言翻譯。
Google表示，新的翻譯系統簡稱為Google神經機器翻譯（Google Neural Machine Translation-GNMT），就某些語言而言，GNMT錯誤率可以減少60%。
人類翻譯、神經機器翻譯系統和短語單詞翻譯系統的完整度（分成0~6的程度）在不同語言應用中的對比
該專案的負責人之一，同時也是Google智庫成員的工程師Mike Schuster談到：
我們將按照「端到端」的模式對整個系統進行統一訓練，這可以使公司更專注於減少翻譯的錯誤率方面。雖然現在還並不完美，但的的確確是完善了很多。
新的神經機器翻譯系統如何檢測一個句子，並對它之間的關聯性和重要性進行考量
在機器翻譯方面，Google使用的深度神經網路叫做LSTM（long short-term memory – 長期短期記憶）。 LSTM可以保留長期和短期的記憶，有點像人類的大腦，這使得它可以用更複雜的方式進行學習。
和Google以前的短語翻譯系統（Phrase-Based Machine Translation-PBMT）不同，LSTM可以從頭到尾記住一句話再進行翻譯，使長句翻譯不再是單詞的拼湊，而是流暢通順的語言。
一句中文在短語單詞翻譯系統、神經機器翻譯系統和人類翻譯的區別
其實多年以來，Google一直想讓LSTM服務於翻譯工作，然而一直無法攻克翻譯速度這個難題。直到做了大量的工程和演算法工作，才得以完善這個模型，讓新神經機器翻譯系統能夠在跨越大型的Internet服務時保持工作速度。
Google還計劃利用新系統推出10,000多個語言對的機器翻譯。
本文授權轉載自：愛范兒
