谷歌发布神经机器翻译，翻译质量接近笔译人员

据外媒报道，谷歌发布了网页版本和移动版本的谷歌翻译。在汉译英的过程中，谷歌翻译会采用全新的神经机器翻译机制，而这个App每天要进行一千八百万次这样的翻译。此外，谷歌针对这个神经机器翻译系统的运作原理，专门发表了一篇学术论文。

早前，谷歌就曾表示过，他们在谷歌翻译中运用了神经网络技 术，但只限于实时视觉翻译这个功能。前段时间，谷歌一名叫Jeff Dean的高级员工曾经告诉VentureBeat，谷歌已经在尝试把越来越多的深度学习功能和机制融入到谷歌翻译中。除此之外，谷歌的一位发言人在邮件 中告诉VentureBeat，最新的神经机器翻译是他们努力研发深度学习功能和机制的成果。

实际上，谷歌一直以来都在致力于将深度神经网络融入它旗下越来越多的应用软件中，其中包括Google Allo和Inbox by Gmail。这个功能可以帮助谷歌更加快捷、更加有效地处理它们获取到的数据。

谷 歌的神经机器翻译（GNMT）对八层长的短时记忆递归神经网络（LSTM-RNNs）的依赖性很强。“通过层间残留联系可以加强梯度流。”谷歌的科学家在 他们发表的学术论文中写道。在图像处理器的帮助下，神经网络一旦变得足够成熟，谷歌就可以依靠它尚未发布的张量处理单元进行数据处理。

虽然神经机器翻译并不永远是最佳之选，但是从谷歌的各种尝试中我们不难发现，在某些情况下，神经机器翻译还是有其过人之处的。

“人们对这个翻译系统的评价显示，与之前那个基于短语的翻译系统相比，在翻译多种语言时，神经学习翻译系统的错误率已经降低了60%左右，其中包括英法互译，英西互译以及英汉互译。附加实验的结果显示，翻译系统的质量将和笔译人员平均水准更加接近。”

在谷歌昨天发表的一篇博文中，Google Brain Team的研发科学家Quoc Le 和Mike Schuster提到，有了双语评分员的帮助，在翻译Wikipedia上的多语种样句时，谷歌神经机器翻译的错误率实际上已经降低了55%到85%。

尽 管如此，这个系统还是不完美的。“神经机器翻译还是会犯一些笔译人员永远都不可能犯的错误，比如遗漏了一些单词、把一些常见的名字或是少见的专有名词翻 错、对文章的语境缺乏整体把控等等。所以，我们还是有很大的进步空间。但不可否认的是，神经机器翻译真的具有里程碑意义。”