客岁 3 月，Google 翻译成为我们目前在国内能够一般利用的 Google 使用。此刻这个 app 又有新变化，要变得更好用了。

　　近日 Google 颁布发表，将在 iOS 以及 Android 的 Google 翻译软件上插手离线神经收集机械翻译（NMT，Neural Machine Translation），也就是说，下载了离线的资本包后，在没有收集的环境先下，Google 翻译也会说人话啦，而不是逐一词语地生硬翻译。

　　此次 Google 翻译供给了包罗中文在内 59 种言语的离线翻译包。我们选择下载了中文翻译离线包，同时找了一些英文语段，试了在联网以及离线的环境下，翻译有哪些变化。

　　不晓得你之前能否发觉，在联网和离线的环境下，用 Google 翻译出来语句是有差别的？那是由于在分歧的平台，Google 利用了分歧的翻译手艺。

　　因而我让 Google 翻译别离在联网、离线没有 NMT、离线具有 NMT 的三种环境，对古诗词、旧事报道、典范台词以及日常用语，进行了四个回合的翻译能力对比。从信达雅的角度进行打分，满分为 5 分。

　　同时将它们翻译出来的内容，放在网页版的 Google 翻译中，看能否可以或许还原翻译前的意义。

　　好比我找到了李白《将进酒》中的这一句用来翻译：「君不见，黄河之水天上来，奔腾到海不复回。」

　　点评：满分 5 分，得分为 4 分。由于意义相对完整，「黄河」的翻译首字母都用上了大写，真是详尽，仍然有语法错误，相对浅近易懂。

　　点评：Google 翻译的人工智能，把「君不见」识别为一小我名，而且翻译成了「Junski」。语法错误较着，曲解诗句原意。1.5 分。

　　我找到了新华社 6 月 14 日，一篇标题问题为《5 月份次要数据反映中国经济运转稳健》的第一段：「国度统计局 14 日发布的数据显示，5 月份，国民经济继续连结总体平稳、稳中向好成长态势，出产需求根基平稳，就业持续向好。」

　　没有更新 NMT 前的离线翻译是：逐字翻译无疑，「14 日」翻译有误，语法错误较着。 2 分。

　　更新 NMT 后的离线翻译是：「蒲月份」这个翻译有误，离线环境下也有利用句子的体例来翻译。3 分。

　　这一回合，最初在网页版的 Google 翻译中，对这三段英文译文进行还原时，前两个都能还原出句子本来的意义，可是利用离线 NMT 翻译的语句，第一个分句不克不及并被网页版的 Google 翻译准确还原。

　　你，不要高声措辞。你降低了整条街道的智商。你，面临另一种体例。你让我失望。

　　你，不措辞出声来。您降低 iq 的整个街。你，脸的其他体例。你是把我封闭。

　　你不要喊出高声。 你降低整个街道的智商。 你面临另一方面。 你把我放在了

　　点评： 2 分。前半部门翻译准确。可是后一部门就不可了，最初话说到一半就竣事了，你想进修人类的半吐半吞吗？

　　这一回合的结论是，在不联网的环境下，Google 翻译都拉低了 Google AI 的智商。

　　这一回合，联网时的翻译稀有识呈现了较大的误差。在网页版 Google 翻译上还原的时候，只要第二种环境，没有更新 NMT 的离线翻译可以或许精确还原。

　　总而言之，Google 翻译作为一种东西，为我们泛泛的糊口、进修供给了很大的便当。离线环境下，就算插手了 NMT，处理了逐字翻译的问题，用句子的体例来表达，但仍然距离信达雅还有必然的距离。

　　联网的 Google 翻译，精确度仍然是比力高的。还有就是，我们仍然需要勤奋进修英文，不克不及过分依赖机械的翻译，由于它们仍然还没有达到很是靠得住的程度。

　　AlphaGo 神经收集早在两年前起头使用于 Google 翻译，人工智能对人类言语识别仍然在快速成长。对于目前手机的机能而言，将人工智能装进挪动设备，无论是硬件仍是软件，挑战仍是蛮大的。

　　此次 Google 将深度进修的模子压缩到了通俗智妙手机能够承受的范畴内，我们此次发觉，每种言语的离线 MB 摆布。

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