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基庫尤文翻譯語言翻譯公司

▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 供應）

記者葉立斌／台北報道

Google 翻譯運用程式必須從鏡頭拍攝的圖片中找出方針文字，透過深度進修手藝來辨識出每個文字，系統將在我們的字典中尋找並轉換出翻譯成果。

另一種神經網絡利用的重點是大師經常使用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。

由於全球有超過50%的網頁為英文網頁翻譯社而全球只有約20%的生齒利用英語，是以Google 翻譯辦事有多達 95%的流量來自於美國之外的地域。此刻更整合Gmail等多種運用程式，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的內容，例如「OK Google，將「狗」翻譯成法文」即可履行翻譯翻譯所以翻譯內容的再進化是有需要的。

而從數年前，Google 採用遞歸神經收集（Recurrent Neural Networks、NMT）將句子視為一個單元進行翻譯，庖代曩昔的PBMT。NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡單翻譯

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

Google翻譯的一猛進展：即時鏡頭翻譯

Google翻譯的轉變契機

Google翻譯的過去

提早截斷（Early cutoff）: 當令地截斷或捨棄來曆句子裡的單詞，增強數字與日期翻譯與簡短、罕見字串翻譯最後是名詞與品牌翻譯。

為改良 NMT的翻譯品質,研究人員提出很多手藝來解決。這當中包括透過摹擬調校模子（external alignment model）處置罕有字詞、利用「注重」（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。從此以後，翻譯系統不再是片斷式的翻譯，而是一次翻譯全部句子，所以語意更加流暢，且接近母語利用者說法翻譯藉由具有多層「神經元」（neurons）的「深度神經收集」（deep neural network)，讓系統進修辨認句子中的模式和佈局，最後翻譯出語法更趨近平常談話、更順暢且易於浏覽的了局。

Google有一項很多人利用的辦事「Google翻譯」在十年前推出，如果翻譯公司和鉦昱翻譯社一樣，從Google翻譯剛推出時便已使用，也許記得早期的英翻中語意相當僵硬、破裂，是以常有網友惡搞Google翻譯翻譯但此刻你必然發覺紛歧樣了，不管是翻譯內容或功能都更像人翻的，這全仰賴人工聰明的進步。

不外和人類一樣是需要練習的，若練習時僅以「乾淨」的字母作為範本，恐怕不適用翻譯因為在實際世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各類身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、點來模擬現實生活中圖片顯現的情境，以練習機械的演算法，並到達有用且密集的神經收集練習。

十年前Google推出翻譯服務，並以片語式機械翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算體式格局，運作體式格局是將句子切割成零丁的字和詞組做自力翻譯。從曩昔僅支援幾種說話，到現在可支援103種語言且天天翻譯跨越1400億個單詞。別的，Google 翻譯產品司理 Julie Cattiau表示，台灣是成長最快的市場，Android 版年成長2倍，iOS版年成長60%。

Google翻譯的下一步