谷歌博客说明：机器翻译中逐词翻译的难题被解决

谷歌博客介绍：机器翻译的新突破——解决逐词翻译的难题

新浪科技讯，北京时间9月1日上午，我们获悉一项重大进展：机器学习翻译工具在解决逐词翻译这一长期难题上取得了重要突破。这一进展由谷歌在其iResearch博客中详细阐述，为我们揭示了机器翻译的新篇章。

长久以来，逐词翻译的问题一直是困扰机器学习翻译的难题之一。你可能会想：“我过了马路就到了银行”，而机器可能翻译成“I passed the street and arrived at the bank”。但实际上，在不同的语境中，“bank”可能指的是不同的含义。例如，“我过了河就到了岸边”，这里的“bank”指的是河岸。机器在翻译时很难理解这种语境变化，除非看到句子的结尾，否则很难确定“bank”的真正含义。这就是逐词翻译的难题所在。

谷歌的研究团队提出了一种解决方案，那就是引入所谓的“关注机制”（attention mechanism）。这种机制在翻译软件中内置了一个名为“变压器”（Transformaer）的系统。这个系统会对句子中的每个单词进行比较，确定它们之间的相互影响关系。这就像是在翻译句子构建时，每个词都在与其他词进行比较和互动。这种机制就像是给翻译软件添加了一种“语境感知”的能力，使其能够更准确地理解每个单词的含义，并据此进行正确的翻译。

正如本周早些时候德国网的一篇报道所述，谷歌翻译的竞争对手DeepL也在使用关注机制。这表明，这一领域正在迅速发展，各大公司都在努力解决逐词翻译的难题。而谷歌的方法让人们有机会深入了解其工作原理。因为Transformer可以为每个单词提供与其他单词的相关程度得分，这样我们可以看到哪些词被系统认为是相关的，或者潜在的相关词。

这种关注机制使得机器翻译更加生动和真实。以前，机器可能只是简单地替换词语，而现在，它开始理解句子中的语境和词汇之间的关系。这是一种质的飞跃。机器翻译仍然面临许多挑战，例如在某些情况下，“它”可能仍然指代不明确（如指代街道或动物），需要看到上下文才能准确理解。但这只是时间问题，随着技术的不断进步和人们不断的，这些问题都将得到解决。

谷歌通过其博客向我们揭示了机器翻译的新突破——解决逐词翻译的难题。这是一个令人兴奋的时刻，因为我们看到了机器翻译的巨大潜力，并期待着它在未来能为我们带来更加流畅、准确的翻译体验。