谷歌今天宣布，谷歌翻译的网络和移动版本现在正在使用一个新的神经机器翻译系统，将所有的中文翻译成英文-该应用程序每天进行大约1800万次的翻译。 谷歌也在发表一篇关于该方法的学术论文。
以前，谷歌曾说过，它在谷歌翻译中使用神经网络，但特别是它的实时视觉翻译功能。 今年早些时候，谷歌高级研究员杰夫·迪恩(JeffDean)告诉创业节拍公司，谷歌正在努力将深度学习纳入更多的谷歌翻译。 果然，今天的贡献是这项工作的结果，一位发言人在一封电子邮件中告诉Venture Beat。
谷歌已经将深度神经网络纳入了越来越多的应用程序，包括GoogleAllo和Inbox。 这也有助于谷歌更有效地运行其数据中心。
对于谷歌神经机器翻译(GNMT)，谷歌研究人员在论文中写道，该公司依赖于八层长短期记忆递归神经网络(LSTM-RNNs)，“层间有残余连接以鼓励梯度流动”。 一旦神经网络在图形处理单元(GPU)的帮助下得到了充分的训练，谷歌就依赖于它最近推出的张量处理单元(T PU)来推断新的数据。
神经机器翻译并不总是最优的，但谷歌的实现在某些情况下显示了优势。
研究人员在论文中写道：“人类的评价表明，GNMT在许多语言上比我们以前的基于短语的系统减少了60%↔翻译错误：英语、法语、英语↔西班牙语和英语↔汉语。 “额外的实验表明，由此产生的翻译系统的质量越来越接近一般的人类翻译。
在今天的一篇博客文章中，GoogleBrain团队的研究科学家QuocLe和MikeSchuster指出，“在维基百科和新闻网站的抽样句子中，在双语人类评分者的帮助下，翻译错误实际上下降了55-85%。
勒和舒斯特写道：“GNMT仍然会犯人类译者永远不会犯的重大错误，比如删除单词和误译专有名称或罕见术语，孤立地翻译句子，而不是考虑段落或页面的上下文。 “为了更好地为用户服务，我们还可以做很多工作。 然而，GNMT是一个重要的里程碑。