譯谷採用人工智能提高機器翻譯質量

於2021年11月9日由Alice Chan發佈

機器翻譯（MT）是將內容從源語言轉化成目標語言的自動化翻譯過程，如我們之前的文章「不同電腦輔助翻譯工具的簡介」所述，基本上可分為三種常見類別，：規則式機器翻譯（RBMT）、統計機器翻譯（SMT）及神經機器翻譯（NMT）。

機器翻譯的最終目標是在不用人手修飾或在人手修飾之前，盡可能高效地產生最自然及準確的翻譯。機器翻譯的整體質量取決於為訓練機器翻譯引擎而選取的特定類型或界別的語言數據的質量，以及所應用的機器學習技術的水平。時至今日，神經機器翻譯被視為是實現最佳翻譯表現的最先進模型。

譯谷採用混合機器翻譯方法來產生更高質的翻譯，將重點放在其神經機器翻譯模型上，並對大量金融數據進行訓練。譯谷的神經機器翻譯系統將深度學習作為機器學習的算法，結合人工智能（AI）技術模擬人類智能過程，構建更先進的神經機器翻譯系統，專注於不斷學習及訓練，仿如人腦中的神經網絡一樣。藉助譯谷的神經機器翻譯系統，整個句子的流暢度得到高度保證，從而實現更準確、高效及便捷的翻譯。同時，譯谷融合統計機器翻譯，確保創建翻譯記憶的質量。