提早截斷（Early cutoff）: 合時地截斷或捨棄來源句子裡的單詞，增強數字與日期翻譯與簡短、罕有字串。

另外一種神經網絡利用的重點是大家常用的「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目的文字，透過深度進修技術來辨識出每一個文字，系統將在我們的字典中尋找並轉換出翻譯後果翻譯

為改良 NMT的翻譯品質,研究人員提出許多手藝來解決。這傍邊包孕透過摹擬調校模型（external alignment model）處置懲罰罕見字詞、利用「注意」（attention）來對準輸入詞和輸出詞和將詞拆解成更小的單元以應對罕見字詞等。從此以後，翻譯系統不再是片段式的翻譯，而是一次翻譯全部句子，所以語意加倍流利，且接近母語利用者說法翻譯藉由具有多層「神經元」（neurons）的「深度神經網絡」（deep neural network)，讓系統進修識別句子中的模式和佈局，最後翻譯出語法更趨近日常談話、更順暢且易於浏覽的成果。因為在現實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供給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、點來模仿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練習。

不外和人類一樣是需要訓練的，若練習時僅以「乾淨」的字母作為範本，恐怕不合用。

記者葉立斌／台北報道

▲你是不是用過即時鏡頭翻譯呢？（圖／Google 提供）

Google翻譯的改變契機

Google有一項許多人利用的服務「Google翻譯」在十年前推出，假如翻和我一樣，從Google翻譯剛推出時便已利用，或許記得初期的英翻中語意相當僵硬、破碎，是以常有網友惡搞Google翻譯翻譯但目前你必然發覺不一樣了，不管是翻譯內容或功能都更像人翻的，這全仰賴人工智慧的前進。

十年前Google推出翻譯辦事，並以片語式機器翻譯Phrase-Based Machine Translation、PBMT作為首要運算方式，運作體式格局是將句子切割成零丁的字和詞組做獨立翻譯。從曩昔僅支援幾種語言，到此刻可支援103種語言且天天翻譯超過1400億個單詞。

Google翻譯的一猛進展：即時鏡頭翻譯

Google翻譯的曩昔

Google翻譯的下一步

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%的流量來自於美國以外的區域。所以翻譯內容的再進化是有需要的。此刻更整合Gmail等多種應用程式，且利用者僅需在 Google 搜尋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」便可履行翻譯。

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

而從數年前，Google 採用遞歸神經網絡（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。

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