卡姆巴文翻譯語言翻譯公司" data-reactid="23">長久以來，電腦程式主動生成的機械翻譯，一般都採用基於短語的 PBMT（Phrase-Based Machine Translation）模型，其翻譯結果黑白常常取決於譯入及譯出說話之間的辭彙、文法、語系甚至文化差別有多大，例如德文對英文的機械翻譯了局，通常比中文對英文的翻譯成績好得多。
翻譯
作為人工智能算法範疇的領先者，Google 已在其搜尋辦事、電子郵件、即時通訊等多個產品中成功應用這一手藝，近日又將其帶入機械翻譯範疇翻譯9月27日，Google 宣布推出 GNMT 系統（Google Neural Machine Translation，神經型機械翻譯），採用先輩的神經收集（Neural Network）練習模型，實現到目前為止最高質量的機器翻譯。9月27日，Google 宣布推出 <a href="https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html" rel="nofollow noopener" target="_blank">GNMT 系統</a>（Google Neural Machine Translation，神經型機械翻譯），採用先進的神經收集（Neural Network）練習模子，實現到今朝為止最高質量的機械翻譯。
十年前，華頓翻譯社們發布了 Google 翻譯，這項辦事背後的核心算法是基於短語的 PBMT 模子。
自那時起，機器智能的快速成長已給我們的語音辨認和圖像辨認能力帶來了偉大的晉升，但改進機械翻譯一直是個高難度的目的。
介入開發 GNMT 的 Google Brain 團...
而採用 GNMT 系統以後，Google 翻譯已主動將其點竄為“Check-in”翻譯
" data-reactid="24">近日在中文媒體廣為流傳的一張照片，再次凸顯了中英文主動翻譯的尷尬：廣州「一帶一路」自貿區論壇會場，「簽隨處」的英文翻譯竟然是“Sign Everywhere”（處處簽）——正是改良之前的 Google 翻譯所輸出的結果。
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