* 机器人
涨 姿势 ！ 如何 评价 Google 神经 机器 翻译 （ GNMT ） 系统 ？
导语 ： 独家 解读 Google 最新 发布 谷歌 神经 机器 翻译 系统
Google 最新 宣布 发布 谷歌 神经 机器 翻译 （ GNMT ： Google Neural Machine
Translation ） 系统 ， 在 官方 博客 中 Google 称 该 系统 使用 了 当前 最 先进 的 训练 技术 ， 能够 实现 到 当下 机器 翻译 质量 上 最 大 的 提升 。
在 2006 年 Google 团队 改进 了 —— 统计 机器 翻译 ( statistical machine translation ) ， 并 宣布 上线 Google
“ 统计 机器 翻译 ” 其 基本 思想 是 通过 对 大量 平行 语料 进行 统计 分析 、 构建 统计 翻译 模型 、 进而 使 用此 模型 进行 翻译 。 简单 来说 ， Google
当时 之所以 采用 “ 统计 翻译 模型 ” 的 一 个 重要 原因 就是 Google 的 云计算 架构 。 机器 翻译 需要 海量 的 数据 存储 空间 以及 高效 的 运算 能力 ， 而
其中 基于 短语 的 机器 学习 （ PBMT ） 将 输入 句子 分解 成 词 和 短语 ， 然后 对 它们 的 大部分 进行 独立 翻译 ， 而 神经 网络 机器 翻译 （ NMT ） 则 将 整个 输入 句子 视作 翻
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通过 维基百科 和 新闻网 站 的 例句 测定 发现 ： 在 多个 样本 的 翻译 中 ， 神经 网络 机器 翻译 系统 将 误差 降低 了 55% -85% 甚至 以上 。
百度 在 1 年 半 前 就 已经 上线 了 基于 attention 机制 的 神经 网络 机器 翻译 ， 和 google 一 样 都 是 基于 Yoshua
明显 的 创新 。 不过 google 机器 翻译 组 的 迭代 实验 能力 真心 很 强 ， 这个 不 能 不服 。 而且 有 足够 多 的 gpu 机器 把 8 层 神经 网络 的 模型 线上化 ， 也 充分 体
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我 看过 一些 试验 数据 ， 基于 短语 的 统计 机器 翻译 我 比较 熟悉 和 完全 基于 NN 的 效果 没有 特别 大 的 差距 。 同样 语料 训练 的话 基于 NN 的 有所 提升 ， 但 不 很 显著
对于 Google 最新 发布 的 神经 机器 翻译 （ GNMT ） 系统 ， 我们 要 充分 肯定 其 在 机器 翻译 上 的 进步 。 在 同等 语料 的 情况 下 ， 相较于 基于 短语 的 统计 机器 翻译 ，
神经 机器 翻译 （ GNMT ） 系统 能 在 更少 工程量 的 基础 上 实现 相同 的 效果 。 但是 其 纯粹 把 输入 的 句子 当做 一 个 序列 （ 理论 上 任意 符号 序列 都 可以 ） ， 不 考虑 这个 句
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