Google今天宣布，谷歌翻譯的網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)版本現(xiàn)在正在使用一個(gè)新的神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，用于從中文到英文的所有翻譯 - 該應(yīng)用程序每天進(jìn)行大約1800萬(wàn)次翻譯。谷歌也在發(fā)表關(guān)于這種方法的學(xué)術(shù)論文。

此前谷歌已經(jīng)表示它在谷歌翻譯中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但專門用于其實(shí)時(shí)視覺(jué)翻譯功能。而今年早些時(shí)候，谷歌高級(jí)研究員杰夫·迪安告訴VentureBeat的，谷歌正致力于整合深度學(xué)習(xí)到更多的谷歌翻譯。當(dāng)然，今天的貢獻(xiàn)是這項(xiàng)工作的結(jié)果，一位發(fā)言人在電子郵件中告訴VentureBeat。

谷歌已經(jīng)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合到越來(lái)越多的應(yīng)用程序中，包括谷歌的Allo和Inbox。它還幫助谷歌更有效地運(yùn)營(yíng)其數(shù)據(jù)中心。

對(duì)于谷歌神經(jīng)機(jī)器翻譯(GNMT)，該公司依靠八層長(zhǎng)短期記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM-RNNs)，“層間殘留連接以促進(jìn)梯度流動(dòng)，”谷歌研究人員在論文中寫道。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖形處理單元(GPU)的幫助下得到充分的訓(xùn)練，谷歌依靠其最近推出的張量處理單元(TPU)來(lái)推斷新數(shù)據(jù)。

神經(jīng)機(jī)器翻譯并不總是最優(yōu)的，但谷歌的實(shí)施在某些情況下顯示出優(yōu)勢(shì)。

研究人員在論文中寫道：“人類的評(píng)估表明，與我們以前基于短語(yǔ)的系統(tǒng)相比，GNMT在翻譯錯(cuò)誤方面減少了60%%：英語(yǔ)，法語(yǔ)，英語(yǔ)，西班牙語(yǔ)和英語(yǔ)。” “其他實(shí)驗(yàn)表明，最終翻譯系統(tǒng)的質(zhì)量更接近普通人類翻譯系統(tǒng)的質(zhì)量。”

在今天的博客文章中，Google Brain團(tuán)隊(duì)研究科學(xué)家Quoc Le和Mike Schuster指出，在雙語(yǔ)人工評(píng)估者的幫助下，維基百科和新聞網(wǎng)站上的幾個(gè)主要語(yǔ)言對(duì)測(cè)量的翻譯錯(cuò)誤實(shí)際上下降了55-85%%。 ”

即便如此，該系統(tǒng)并不完美。

“GNMT仍然可以犯下人類翻譯人員永遠(yuǎn)不會(huì)犯的重大錯(cuò)誤，例如丟失單詞和誤譯專有名詞或稀有術(shù)語(yǔ)，以及單獨(dú)翻譯句子而不是考慮段落或頁(yè)面的背景，”Le和Schuster寫道。“我們還可以做很多工作來(lái)更好地為用戶服務(wù)。然而，GNMT代表了一個(gè)重要的里程碑。