人工神经网络翻译的优点,神经网络机器翻译技术

如何评价Google神经机器翻译系统

谷歌的神经网络翻译（GNMT）的性能与传统的基于词组的翻译（PBMT）相比，的确有了显著的提高。

在不同的语言对上，GNMT把PBMT与人工翻译的鸿沟缩小了58%~87%，在某些语言对上可以说接近了人工翻译的水平。但是，说GNMT将取代人工翻译，还为时尚早。

GNMT仍然时不时地会犯一些很傻的错误，论文的最后一页列举了一些，机智的网友们也发现了不少。实际场合的翻译，尤其是书面翻译，对这样的错误容忍度很低。GNMT的贡献主要还是在不为用户所了解的技术方面。

神经网络翻译与PBMT相比，模型「清爽」了许多，一个神经网络搞定一切，只是一直以来在性能和速度方面比不上PBMT。

GNMT把神经网络翻译在性能和速度方面的潜力发挥了出来，我觉得神经网络翻译在不久的将来将成为主流。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

现在许多的翻译神器，它们到底是怎样进行翻译的？

简单来说，机器翻译就是把一种语言翻译成另外一种语言，在这里，我用的例子都是从中文翻译成英文文案狗。

上面的句子用Source标记，即源语言，下面用Target标记，即目标语言，机器翻译任务就是把源语言的句子翻译成目标语言的句子。机器翻译是人工智能的终极目标之一，面临如下国际公认的挑战。

神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它主要包含两个部分，一个是编码器，一个是解码器。

编码器是把源语言经过一系列的神经网络的变换之后，表示成一个高维的向量。解码器负责把这个高维向量再重新解码（翻译）成目标语言。随着深度学习技术的发展，大约从2014年神经网络翻译方法开始兴起。

2015年百度发布了全球首个互联网神经网络翻译系统。短短3、4年的时间，神经网络翻译系统在大部分的语言上已经超过了基于统计的方法。目前，评价机器翻译的译文质量主要有两种方式。第一种，人工评价。

一说人工评价，大家第一时间就会想到『信、达、雅』，这是当年严复老先生提出来。我们用『信』来衡量忠实度，语言是为了交流的，『信』衡量译文是不是忠实地反映了原文所要表达的意思。

『达』可以理解为流利度，就像刚才语言模型那样衡量的，译文是不是在目标语言中是一个流畅、地道的表达。至于『雅』，相对比较难衡量，这是仁者见仁、智者见智的。

目前来说，机器翻译水平还远没有达到可以用『雅』来衡量的状态。

人类翻译和机器翻译有什么差异？

一、从翻译准确程度来看：人工翻译准确率可趋近于100%，但也取决于译者水平、原文表达水平、行业领域、交稿时间等因素；机器翻译的准确率取决于语种、行业领域、原文质量、训练语料、训练模型等因素。

二、从翻译的流畅度来看：人工翻译讲究“信达雅”，但在实际商业翻译中不会完全体现。

准确性和时效性以及价格是客户考虑的重点；机器翻译近年来都采用了神经网络算法，相比之前的统计型机器翻译，在流畅度上有了质的提升，即便某些词翻译不准，但语法结构往往很清晰。

三、从翻译的效率来看：纯人工翻译的效率是很低的，按照语种、语言方向、行业领域的不同，人工翻译8小时的效率一般不会超过5000-8000字；机器翻译可以达到毫秒级的翻译时间。

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1、有道词典支持中文、英语、日语、韩语、法语、德语、俄语、西班牙语、葡萄牙语、藏语、西语等109种语言翻译。拍照翻译、语音翻译、对话翻译、在线翻译、离线翻译更顺畅。

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4、谷歌翻译下载谷歌翻译在线翻译手机版：只需输入文字，即可在103种语言之间互译，点按翻译：在任何应用中复制文字，系统即会弹出相应翻译。离线翻译：谷歌翻译软件即使没有连接到互联网，也能翻译52种语言。

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人工翻译和机器翻译的差异是什么

一、从翻译准确程度来看。1、人工翻译准确率可趋近于100%，但也取决于译者水平、原文表达水平、行业领域、交稿时间等因素；2、机器翻译的准确率取决于语种、行业领域、原文质量、训练语料、训练模型等因素。

二、从翻译的流畅度来看。1、人工翻译讲究“信达雅”，但在实际商业翻译中不会完全体现。

准确性和时效性以及价格是客户考虑的重点；2、机器翻译近年来都采用了神经网络算法，相比之前的统计型机器翻译，在流畅度上有了质的提升，即便某些词翻译不准，但语法结构往往很清晰。三、从翻译的效率来看。

1、纯人工翻译的效率是很低的，按照语种、语言方向、行业领域的不同，人工翻译8小时的效率一般不会超过5000-8000字；2、机器翻译可以达到毫秒级的翻译时间。

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