一起看看 Google 翻译

大家平常有在用 Google 翻译的服务吗？有没有发现最近翻译变更精准了呢？Google 在去年九月悄悄导入了神经元网络来强化翻译的准确度，但当时并没有进一步说明到底神经元网络做了什么。今天在一场媒体说明会上，Google 翻译产品经理 Julie Cattiau 为我们介绍了旧方法与新方法的分别。

以中文为例，以前是用单词的对照表的方式，通过比对一篇文件中，一个中文字出现的位置与英文字的对照，来产生出单词的意思。虽然说单词意思都对，但在语法上就会显得不太自然，保留太多来源语言的句型结构。通过神经元网络的处理，Google 翻译会以整句为单位做处理，不仅翻译单词，还要找到适当的目标语言句法结构，让翻译结果更自然。

然而，要训练一个语言组（例如中文到英文）须要两到三周的时间和上亿组的范例，考虑到目前 Google 支持 103 种的语言，也就是超过 10,000 的语言组... 显然持续的训练是不可能的。这就是 Google 神经元网络第二个厉害的地方 -- Google 先尝试以英文为媒介，训练「英韩/韩英」和「英日/日英」的翻译后，再把神经元网络合在一起，发现它自动就可以达成「日韩/韩日」间的翻译。当然不是所有的语言都有这么直接而相似的关系，但在进一步了解什么语言与什么语言更接近后，Google 就能找到更适当的路径，在多种语言间转换，减少训练的麻烦。

Google 表示在由 0-6 的翻译准确度量尺（0 为无法理解，6 为完全翻译）上，改用神经元网络后，大部份的语言都获得了 0.5 分的进步，甚至在特定组合（例如英/法）已经和人类不相上下。不过在中文翻译上 Google 面临的挑战更大，特别是中文文字都是不断的一长串，不像英文可以简单地分成单字，所以在分数上还是比拉丁语系的低。但即便如此，神经元网络为中文「提高」的分数却是比其他语言都要高，可见神经元网络套用在中文上是特别有效的啊！

Google 翻译每月有超过五亿的使用者，每秒完成 1000 亿个字词的翻译（大概以网页为主吧？）。在全球所有的使用者中，巴西是翻译服务用最频繁的（咦），但台湾是成长最快的市场之一，去年 iOS 上的使用量增加了 60%，而 Android 更是成长两倍。目前 Google 翻译已经在 41 个语言组中导入了神经元网络的技术，预计未来会再持续增加呢。