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為改進nmt翻譯品質，研究人員提出許多手藝來解決，這當中包含透過模擬調校模型(externalalignment model) 處置罕見字詞、利用「注重」(attention)來對準輸入詞和輸出詞，和將詞拆解成更小的單位以應對罕有字詞等。

曩昔，為翻譯隨意兩種說話，google需要建構多個不合的翻譯系統，運算成本相當可觀翻譯相較於疇昔的片語機械進修（pbmt），神經機械翻譯（nmt）僅需要較少的系統架構設計翻譯剛入手下手推出神經機械翻譯時，這兩種翻譯體式格局的精準度八兩半斤。

簡立峰诠釋，google翻譯有進修及資料庫的功能，不休累積經驗，錯誤也是一種經驗，除非幾近所的人都在「編削建議」欄寫下千篇一律的毛病，才會積非成是，但事實上這種情形其實不可能發生翻譯

他指出，機械進修是很主要的議題，人人在會商google翻譯的進修功能之際，也會聯想到人工電腦alphago打敗真人世界棋王。

其實不只簡體中文、繁體中文的語法溝通，他流露，日文、韓文在機器翻譯上也可算是語法不異，用統一套系統翻譯

google神經機械翻譯(gnmt)將中詞句子翻譯成英文句子的過程，透過編碼器 (encoder)，起首，gnmt將中詞句子的每一個單詞進行向量(vector)編碼，而每個向量將顯示出今朝為止單詞被讀取到的所故意義翻譯

google翻譯的成長曆程快速，10年前，google推出翻譯辦事，並以片語式機械翻譯（phrase-basedmachine translation）作為首要運算體例翻譯從曩昔僅支援幾種說話，到如今可支援103種語言，且每天翻譯跨越1400億個單詞，google翻譯的品質有了很大的進展翻譯

在讀取完全句子後，解碼器(decoder)就會入手下手運作，一次產生一個英語句子中的一個詞。

數年前，google採用遞歸神經收集（recurrentneural networks）將句子視為一個單位進行翻譯，今後的片語式機械翻譯體式款式（pbmt），則是將句子切割成零丁的字和詞組做自力翻譯翻譯