市面上的翻譯軟件越來越多,同時還有翻譯的精準程度也越來越高,很多人都對翻譯軟件工作原理是什么感到好奇,今天小編就來為大家介紹一下現在最流行的翻譯軟件使用的工作原理是什么,是怎么通過各種復雜的工作進行翻譯的,大部分翻譯軟件都是用神經機器翻譯,點擊實時語音翻譯正式版試試吧

翻譯軟件工作原理

現在市面上最先進的翻譯軟件使用的都是神經機器翻譯.小編這里就來為大家介紹什么是神經機器翻譯.

神經機器翻譯(NMT: Neural Machine Translation)是一種用于自動翻譯的端到端的學習方法，該方法有望克服傳統的基于短語的翻譯系統的缺點。不幸的是，眾所周知 NMT 系統的訓練和翻譯推理的計算成本非常高。

另外，大多數 NMT 系統都難以應對罕見詞。這些問題阻礙了 NMT 在實際部署和服務中的應用，因為在實際應用中，準確度和速度都很關鍵。我們在本成果中提出了 GNMT——谷歌的神經機器翻譯(Google's Neural Machine Translation)系統來試圖解決許多這些問題。我們的模型由帶有 8 個編碼器和 8 個解碼器的深度 LSTM 網絡組成，其使用了注意(attention)和殘差連接(residual connections)。

為了提升并行性從而降低訓練時間，我們的注意機制將解碼器的底層連接到了編碼器的頂層。為了加速最終的翻譯速度，我們在推理計算過程中使用了低精度運算。為了改善對罕見詞的處理，我們將詞分成常見子詞(sub-word)單元(詞的組件)的一個有限集合，該集合既是輸入也是輸出。

這種方法能提供「字符(character)」-delimited models 的靈活性和「詞(word)」-delimited models 的有效性之間的平衡、能自然地處理罕見詞的翻譯、并能最終提升系統的整體準確度。我們的波束搜索技術(beam search technique)使用了一個長度規范化(length-normalization)過程，并使用了一個覆蓋度懲罰(coverage penalty)，其可以激勵很可能能覆蓋源句子中所有的詞的輸出句子的生成。

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