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Google神經機器翻譯系統

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Google神經機器翻譯系統（英語：Google Neural Machine Translation，简写：GNMT），是Google開發的神經機器翻譯（NMT）系統，於2016年11月推出，它使用人工神经网络來提高Google翻譯的流暢度和準確性。[1][2][3]Google神經機器翻譯系統通過應用基於實例的（英语：Example-based machine translation）（EBMT）機器翻譯方法來改進翻譯品質，系統會從數百萬個示例中學習。[2]翻譯系統提出的系統學習架構首先通過Google翻譯支持的一百多種語言進行了測試。[2]隨著大型端到端框架的发展，系統會隨著時間的推移學習，做出更好，更自然的翻譯。[1]GNMT能夠一次翻譯整句句子，而不是逐字翻譯。[2][4]

历史

谷歌大脑項目於2011年由Google研究員傑夫·迪恩，格雷戈·科拉多和斯坦福大學計算機科學教授吴恩达在Google X秘密實驗室成立。[5][6][7]吴恩达的工作令Google和史丹佛大學取得了突破。[8]

2016年9月，Google研究團隊宣布開發Google神經機器翻譯系統，同年11月，Google翻譯停止使用其自2007年10月以來一直使用的專有统计机器翻译（SMT）技術，開始使用神經機器翻譯（NMT）。[1][9][10][11][12][13]

Google翻譯的NMT系統使用了一種能夠深度学习的大型人造神經網絡。[1][2][3]GNMT使用通過使用數百萬更廣泛的来源來推斷出最相關的翻譯，提高翻譯的質量。然後將結果重新排列並组成基於人類語言的語法翻译。GNMT提出的系統學習架構通過Google翻譯支持的語言進行了測試。GNMT沒有創建自己的普遍語言，而是針對許多語言之間發現的共同點，因此心理學家和語言學家比計算機科學家对此更感興趣。[14]2016年，Google翻譯的其中八種語言开始尝试使用此系统，包括英語，法語，德語，西班牙語，葡萄牙語，中文，日语，韓語和土耳其語。[15]2017年3月，增加了俄语、印地语和越南语。[16]同月，因谷歌翻譯社群的幫助下，添加了對希伯來語和阿拉伯語的支持。[17]2017年4月底，增加了9種印度语言的支持，包括印度語，孟加拉語，马拉地语，古吉拉特語，旁遮普語，泰米爾語，泰盧固語，馬拉雅拉姆語和康納達語。[18]

零點（Zero-shot）翻译

GNMT系統改進了以前的Google翻譯系统，GNMT系統可以處理「零點翻譯」，即直接將一種語言翻譯成另一種語言（例如中文到日文）。以前Google翻譯会先將源語言（英语：Source language）翻譯成英文，然後將英文翻譯成目標語言（英语：target language），而不是直接從一種語言翻譯成另一種語言。[4]

参考文献

  1. ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 Barak Turovsky, Found in translation: More accurate, fluent sentences in Google Translate, Google Blog, 2016-11-15 [2017-01-11], （原始内容存档于2017-04-07） 
  2. ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 Mike Schuster, Melvin Johnson, and Nikhil Thorat, Zero-Shot Translation with Google’s Multilingual Neural Machine Translation System, Google Research Blog, 2016-11-22 [2017-01-11], （原始内容存档于2017-07-10） 
  3. ^ 3.0 3.1 Gil Fewster, The mind-blowing AI announcement from Google that you probably missed, freeCodeCamp, 2017-01-05 [2017-01-11], （原始内容存档于2017-05-31） 
  4. ^ 4.0 4.1 Boitet, Christian; Blanchon, Hervé; Seligman, Mark; Bellynck, Valérie. MT on and for the Web (PDF). 2010 [2016-12-01]. （原始内容 (PDF)存档于2017-03-29）. 
  5. ^ Jeff Dean and Andrew Ng. Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I.. 2012-06-26 [2015-01-26]. （原始内容存档于2015-02-06）. 
  6. ^ Google's Large Scale Deep Neural Networks Project. [2015-10-25]. （原始内容存档于2019-02-16）. 
  7. ^ Markoff, John. How Many Computers to Identify a Cat? 16,000. New York Times. 2012-06-25 [2014-02-11]. （原始内容存档于2017-05-09）. 
  8. ^ Robert D. Hof. A Chinese Internet Giant Starts to Dream: Baidu is a fixture of online life in China, but it wants to become a global power. Can one of the world’s leading artificial intelligence researchers help it challenge Silicon Valley’s biggest companies?. Technology Review. 2014-08-14 [2017-01-11]. （原始内容存档于2020-01-08）. 
  9. ^ Katyanna Quach, Google's neural network learns to translate languages it hasn't been trained on: First time machine translation has used true transfer learning, 2016-11-17 [2017-01-11], （原始内容存档于2017-05-06） 
  10. ^ Lewis-Kraus, Gideon. The Great A.I. Awakening. The New York Times. 2016-12-14 [2017-01-11]. （原始内容存档于2017-05-05）. 
  11. ^ Le, Quoc. A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale. Google Research Blog. Google. 2016-09-27 [2016-12-01]. （原始内容存档于2017-05-11）. 
  12. ^ Google Switches to its Own Translation System （页面存档备份，存于互联网档案馆）, October 22, 2007
  13. ^ Barry Schwartz. Google Translate Drops SYSTRAN for Home-Brewed Translation. Search Engine Land. 2007-10-23 [2017-07-06]. （原始内容存档于2017-05-21）. 
  14. ^ Chris McDonald, Commenting on Gil Fewster's January 5th article in the Atlantic, 2017-01-07 [2017-01-11], （原始内容存档于2017-06-22） 
  15. ^ Turovsky, Barak. Found in translation: More accurate, fluent sentences in Google Translate. The Keyword Google Blog. Google. 2016-11-15 [2016-12-01]. （原始内容存档于2017-04-07）. 
  16. ^ Turovsky, Barak. Higher quality neural translations for a bunch more languages. Google. [2017-03-06]. （原始内容存档于2017-03-07）. 
  17. ^ Novet, Jordan. Google now provides AI-powered translations for Arabic and Hebrew. 2017-03-30 [2017-07-06]. （原始内容存档于2020-01-01）. 
  18. ^ Turovsky, Barak. Making the internet more inclusive in India. 2017-04-25 [2017-07-06]. （原始内容存档于2020-11-11）. 

外部链接

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