译谷采用人工智能提高机器翻译质量

于2021年11月9日由Alice Chan发布

机器翻译（MT）是将内容从源语言转化成目标语言的自动化翻译过程，如我们之前的文章 “不同计算机辅助翻译工具的简介” 所述，基本上可分为三种常见类别，：规则式机器翻译（RBMT）、统计机器翻译（SMT）及神经机器翻译（NMT）。

机器翻译的最终目标是在不用人手修饰或在人手修饰之前，尽可能高效地产生最自然及准确的翻译。机器翻译的整体质量取决于为训练机器翻译引擎而选取的特定类型或界别的语言数据的质量，以及所应用的机器学习技术的水平。时至今日，神经机器翻译被视为是实现最佳翻译表现的最先进模型。

译谷采用混合机器翻译方法来产生更高质的翻译，将重点放在其神经机器翻译模型上，并对大量金融数据进行训练。译谷的神经机器翻译系统将深度学习作为机器学习的算法，结合人工智能（AI）技术模拟人类智能过程，构建更先进的神经机器翻译系统，专注于不断学习及训练，仿如人脑中的神经网络一样。借助译谷的神经机器翻译系统，整个句子的流畅度得到高度保证，从而实现更准确、高效及便捷的翻译。同时，译谷融合统计机器翻译，确保创建翻译记忆的质量。