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子的过程基本上只经历两个

几分钟后

那么,你知道这意味着什么吗?试试吧,我想问一下你多久使用一次谷歌翻译?你有没有想过:他怎么能改变这么多语言?

在进一步讨论谷歌翻译所使用的技术之前,您知道这个翻译器是机器学习技术的应用吗?怎么办?来来来, 我们看看下面的解释。

谷歌翻译翻译结果

在没有翻译器之前,我确信您曾经使用过厚厚的字典。然而,从图中可以看出,现在解释一个句子是很容易的,不是吗?只需轻轻一按,您就可以找出外语单词的含义。

事实上,翻译人员需要相当复杂的技术,你知道, 才能准确地翻译出外语。Google 翻译背后的技术称为机器翻译(MT)。

机器翻译是一种机器,其工作是利用机器学习的概念

(人工智能的一部分)在语言之间自动转换文本。当然,机器翻译经历的过程非常复杂,因为语言有其自身的特点,并且有非常丰富的措辞和伴随它的上下文。

例如,您想传达如下句子。

“我感到不适”

如果你逐字翻译成英文,意思如下。

“我没有美妙的身体”

很奇怪吧?更何况,上面这句话的 塞浦路斯手机号码列表 措辞也不正确。事实上,你可以简单而准确地传达如下。

“我不太舒服…”

此前,谷歌翻译中的 MT 技术使用统计机器翻译作为逐字翻译,因此仍然很难相信它是一个好的翻译。因此,2016年,

谷歌转而使用神经机器翻译(NMT),命名为谷歌神经机器翻译(GNMT)。

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那么,NMT 是如何工作的呢?

谷歌翻译上的 NMT

看上图,谷歌翻译翻译句阶段,即输入要翻译的语言,然后通过内部的神经网络进行处理,然后以翻译语言的形式 输出。

然而,可以翻译我们需要的多种语言的 IT 单元数量 神经网络内部是什么?我将在编码器-解码器架构部分更详细地解释 。

神经网络过程

顾名思义,神经网络是一种受构成人脑的生物神经网络启发的人工神经网络。神经网络一般由3层组成,即输入层、隐藏层和输出层。

输入层是保存将由神经网络处理的输入(在本上下文中是要翻译的单词或句子)的部分。隐藏层是处理输入以产生输出的部分。最后,输出层(可以是数字、概率值或向量)是将产生神经网络输出的层。

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