7月11日下午消息(岳明) 在今天舉行的“2017中國互聯(lián)網(wǎng)大會”上,谷歌翻譯研發(fā)科學(xué)家高勤介紹,谷歌翻譯現(xiàn)在提供超過100種語言互通,覆蓋全球99%的網(wǎng)民,每天提供超過10億次的翻譯,大約相當(dāng)于100萬本書的文本總量。
谷歌翻譯月度活躍用戶超過10億人次,其中95%來自于美國以外地區(qū)。在技術(shù)層面,谷歌利用機(jī)器學(xué)習(xí)帶來了許多全新的翻譯體驗(yàn),例如利用手機(jī)攝像頭做的即時(shí)翻譯,利用手機(jī)麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器進(jìn)行即時(shí)對話翻譯,離線翻譯的支持為沒有數(shù)據(jù)服務(wù)的旅行者提供幫助。
高勤認(rèn)為,翻譯質(zhì)量一直是谷歌翻譯所關(guān)注的焦點(diǎn),在近十年以來,谷歌翻譯一直致力于翻譯質(zhì)量的提升,特別是最近一年以來,谷歌翻譯的質(zhì)量有了長足的提升,無論從流暢度和準(zhǔn)確性上都有了巨大的提升,而其背后正是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯技術(shù)。
傳統(tǒng)的翻譯技術(shù),基于短語的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯是拼圖過程,通過對短語對的排列和組合,嘗試找出較好的翻譯選項(xiàng),而整個(gè)決策過程是離散的,而支持這個(gè)決策的信息也都是局部的。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)是反其道而行之,做每一步翻譯過程中可以利用云語言與目標(biāo)語言所有信息,使整個(gè)決策過程既是連續(xù)也是全局的。
高勤表示,2015年最初預(yù)計(jì)完成項(xiàng)目計(jì)劃要花三年時(shí)間,但基于TensorFlow平臺,在2016年11月針對16個(gè)語言的機(jī)器翻譯能力基本實(shí)現(xiàn)。這其中,多語言模型使200個(gè)模型的訓(xùn)練與維護(hù)成為可能。所謂多語言模型是指用同一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)多種語言的互相翻譯。如將英語、西班牙語、韓語放在同一個(gè)翻譯模型中進(jìn)行翻譯。在外界看來,谷歌翻譯之所以能夠做到如此快速,主要?dú)w功于多年的積累以及Tensor Processing Unit(張量處理單元,簡稱TPU)處理器的引入。
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