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据国外媒体报道，谷歌昨天发布了谷歌翻译的网络版和手机版。在汉英翻译过程中，将采用一种全新的神经机器翻译，该应用每天将执行1800万次这样的翻译。此外，谷歌还发表了一篇关于该翻译系统操作原理的学术论文。
此前，谷歌表示，他们在谷歌翻译中使用了神经网络技术，但仅限于实时视觉翻译功能。不久前，谷歌高级员工杰夫·迪恩(jeff dean)告诉venturebeat，谷歌正试图将越来越多的深度学习功能整合到谷歌翻译中。此外，谷歌发言人在一封电子邮件中告诉venturebeat，最新的神经机器翻译是他们努力开发深层学习功能的结果。
事实上，谷歌一直在努力将深层神经网络整合到越来越多的应用中，包括google allo和inbox bygmail。这个功能可以帮助谷歌更快更有效地处理他们的数据。
谷歌的神经机器翻译(gnmt)严重依赖于八层短期记忆递归神经网络(lstm-rnns)。"梯度流可以通过层间的剩余连接来增强."谷歌科学家在论文中写道。在图像处理器的帮助下，一旦神经网络足够成熟，谷歌就可以使用其未发布的张量处理单元进行数据处理。
尽管神经机器翻译并不总是最佳选择，但谷歌的各种尝试表明，在某些情况下，它有一些优势。
“人们对这种翻译系统的评价表明，与以前的基于短语的翻译系统相比，神经学习翻译系统在翻译多种语言时的错误率降低了60%，包括英法翻译、英西翻译和英汉翻译。额外实验的结果表明，翻译系统的质量将更接近笔译员的平均水平。”
谷歌大脑团队的R&D科学家quoc le和mike schuster在昨天发表的一篇博文中提到，在双语评分员的帮助下，谷歌神经机器翻译在维基百科上翻译多语句子时的错误率实际上已经下降了55%至85%。
然而，这个系统并不完美。“神经机器翻译仍然会犯一些译者永远也不会犯的错误，如漏词、错读一些常用名或罕见专有名词、对文章上下文缺乏整体控制等。因此，我们空房间取得了很大的进步。但不可否认的是，神经机器翻译是一个里程碑。”
