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谷歌今天宣布，谷歌翻译的在线和移动版本现在使用一个新的神经机器翻译系统将所有中文翻译成英文——该应用程序每天翻译约1800万次。谷歌也在发表一篇关于这种方法的学术论文。

过去，谷歌表示在谷歌翻译中使用了神经网络，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)告诉初创公司Beat Company，谷歌正试图将深度学习纳入更多谷歌翻译。果然，今天的贡献是这项工作的结果，一位发言人在电子邮件中告诉Venture Beat。

谷歌已经将深度神经网络融入到越来越多的应用中，包括GoogleAllo和Inbox。这也有助于谷歌更高效地运营其数据中心。

至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)，“层与层之间存在残余连接，以鼓励梯度流动”。一旦神经网络在图形处理器的帮助下得到充分训练，谷歌就依靠其最近推出的张量处理单元(T PU)来推断新数据。

神经机器翻译并不总是最佳的，但谷歌的实现在某些情况下显示出优势。

研究人员在论文中写道：“人类评估表明，与我们以前在许多语言(英语、法语、英语、西班牙语和英汉)中基于短语的系统相比，GNMT将翻译错误减少了60%。”额外的实验表明，最终翻译系统的质量越来越接近普通人类翻译的质量。

在今天的博文中，谷歌大脑团队的研究科学家QuocLe和MikeSchuster指出，“在双语人类评分员的帮助下，维基百科和新闻网站的样本句子中的翻译错误实际上下降了55-85%。

而且Le Schuster写道，“GNMT仍然会犯人类译者永远不会犯的重大错误，比如删词、误译专有名词或罕见术语、孤立地翻译句子，而不考虑段落或页面的上下文。”为了更好的服务用户，我们还是可以做很多工作的。然而，GNMT是一个重要的里程碑。