翻譯行業不斷發展以滿足客戶的需求，神經機器翻譯（NMT）是這一進程的最新一步。由於能夠一次翻譯整個句子，NMT的輸出可以類似於人工翻譯。隨著越來越多的企業走向全球化，NMT可能會對翻譯行業產生巨大影響。
什麼是神經機器翻譯？
NMT使用基於神經網絡的技術來實現更多上下文精確的翻譯，而不是一次翻譯一個單詞的破碎句子。使用大型人工神經網絡計算單詞序列的概率，NMT將完整的句子放入一個集成模型中。
NMT的神經元可以學習和收集信息，旨在模仿人類大腦的神經元，建立聯繫，並將輸入評估為整個單元。NMT分兩個階段進行分析：編碼和解碼。在編碼階段，來自源語言的文本被輸入到機器中，隨後被分類到語言向量中。在上下文中相似的單詞將被放置在可比較的單詞向量中。接下來，解碼階段有效且無縫地將矢量發送到目標語言。在整個翻譯過程中，技術不僅僅是翻譯單詞和短語; 相反，它正在翻譯上下文和信息。
機器翻譯史
關於機器翻譯的想法可以追溯到17世紀，但是在20世紀50年代，由美國政府資助的研究產生了對機器翻譯的國際興趣。在20世紀70年代，基於規則的機器翻譯出現在現場，為源語言和目標語言創建語法規則集。接下來，開發了統計機器翻譯（SMT），通過研究源語言和目標語言對齊來創建模型，然後使用它們來創建翻譯。
隨著翻譯行業的發展，NMT是機器翻譯的下一步。與SMT相比，主要區別之一是NMT可以同時訓練多個特徵，並且不需要先前的域信息。此外，NMT可以減少使用SMT進行的字序和語法錯誤。此外，雖然由於涉及大量數據，NMT可能需要更多時間來翻譯句子，但它比SMT更有效，SMT對於規則超出六個字單元的語言有困難。
使用NMT的優勢
正如Google在使用NMT時所看到的那樣，該技術有幾個優點，包括應用可以直接在源文本和目標文本上進行訓練的單一系統。NMT的另一個重要元素是它能夠在整個訓練期間自動修復其參數。其他好處包括NMT：
有效地翻譯語法複雜的語言，包括韓語，日語和阿拉伯語。
使用算法來學習來自統計模型的語言約定，從而實現更快更好的翻譯。
考慮完整的句子，而不僅僅是一串單詞。
學習語言的細微差別，如性別，變形和形式。
幫助應用程式，包括多語言創作，翻譯檢查和多語言視頻會議。
NMT的應用
隨著NMT繼續得到更廣泛的應用，許多行業將從中受益。對於初學者，NMT可以改善電子教學計劃中提供的溝通和信息，使演講和對話在沒有語言障礙的情況下進行。在旅遊行業，NMT可以協助服務提供商有效地滿足全球客戶的需求。此外，電子商務行業可以使用它來快速響應全球客戶。
NMT的具體應用包括：
能夠通過使用NMT技術與全球任何人進行互動
以自己的語言為客戶提供支持
使培訓師和受訓人員能夠在不受語言障礙阻礙的情況下獲得成功的學習和業務培訓課程
允許翻譯服務提供商的客戶有另一種方法來獲得其材料的高質量翻譯
提供快速的翻譯周轉，例如訴訟
允許任何行業的實時翻譯
隨著大公司使用神經機器技術，將為其他公司制定標準，將NMT視為其客戶的選擇。全球溝通和翻譯的需求只會繼續增長，NMT將成為這一發展的重要組成部分。