没有两种语言反映出的细微差别，Google知道这是真的。过去的某个时候，我们都试图使用Google翻译翻译文本块，以最终取得有趣的结果。
通常，翻译部分确实简单地“翻译”了文本，算法容易忽略句子的复杂措辞，语法和上下文，从而产生了锯齿状，腐蚀性和半抛光的转换。不用说，翻译中丢失了很多细节，有时甚至是错误的事物混合在一起 - 进一步掩盖了预期的信息。
幸运的是，Google对这个问题非常熟悉，并且介绍神经机器翻译尝试增强其开创性应用程序Google Translate，该应用已飙升至103种语言十年后。
神经机器翻译
目前，Google Translate使用基于短语的计算机翻译，旨在减少用给定语言中更长的句子和复杂的上下文插入所携带的语言障碍。尽管这在一定程度的可接受性上起作用，但它从来都不是一种完美且无错误的翻译方法。
谷歌宣布9月下旬的Google神经机器翻译采用尖端培训技术来提供改进的机器翻译的系统。
简而言之，神经机器翻译试图一次翻译整个句子，而不是一种循环翻译方法，这通常会导致错误。它使用更广泛的上下文来确定最相关的翻译是什么。但是，它不止于此。然后，它排列并调整翻译以用适当的语法包装，以使听起来更像人性化。
最重要的是，随着人们更频繁地使用句子，神经机器的翻译会变得更好，因为端到端学习系统构建在神经机器翻译上。
神经机器翻译的可用性
Google Translate的产品负责人Barak Trovsky写道：“今天，我们将神经机器的翻译方式与英语和法语，德语，西班牙，葡萄牙语，中文，日语，韩语和土耳其语相关的八种语言进行了行动。”
Google最终希望将这项技术带入所有103种语言可供人们访问。 Google还通过Google Cloud平台开放其机器学习技术，该平台为开发人员提供了机器学习API，可以解决。
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