記者葉立斌／台北報導
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
另外一種神經網絡運用的重點是大師經常使用的「即時鏡頭翻譯」（Word Lens）。Google 翻譯運用程式必需從鏡頭拍攝的圖片中找出方針文字，透過深度學習手藝來辨識出每個文字，系統將在我們的字典中尋覓並轉換出翻譯結果翻譯
提早截斷（Early cutoff）: 當令地截斷或捨棄來曆句子裡的單詞，加強數字與日期翻譯與簡短、罕有字串。最後是名詞與品牌翻譯。
▲你是否用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 供應）
為改良 NMT的翻譯品質,研究人員提出很多手藝來解決。這當中包孕透過模擬調校模子（external alignment model）處置懲罰罕有字詞、利用「注意」（attention）來對準輸入詞和輸出詞以及將詞拆解成更小的單位以應對罕有字詞等。從此之後，翻譯系統不再是片斷式的翻譯，而是一次翻譯全部句子，所以語意加倍流暢，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結構，最後翻譯出語法更趨近日常談話、更順暢且易於浏覽的結果。
不外和人類一樣是需要練習的，若訓練時僅以「乾淨」的字母作為範本，生怕不合用翻譯因為在實際世界中的字母可能會反射、有污垢、髒污和因為各種身分受為了提供足夠的例子作為練習素材，Google 翻譯用「假」字母來模擬各式反光、點來模擬實際生活中圖片顯現的情境，以訓練機械的演算法，並達到有用且密集的神經收集訓練。
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，取代曩昔的PBMT翻譯NMT僅需要較少的系統架構設計，也就是較簡略。
Google翻譯的改變契機
十年前Google推出翻譯辦事，並以片語式機械翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為主要運算體式格局，運作方式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種說話且每天翻譯跨越1400億個單詞。另外，Google 翻譯產品司理 Julie Cattiau暗示，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
Google翻譯的曩昔
由於全球有跨越50%的網頁為英文網頁翻譯社而全球只有約20%的人口利用英語，因此Google 翻譯辦事有多達 95%的流量來自於美國以外的地域。而今更整合Gmail等多種利用程式，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。所以翻譯內容的再進化是有必要的翻譯
Google有一項很多人使用的辦事「Google翻譯」在十年前推出，如果
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