Microsoft Translator是微软旗下的翻译对象，痊愈客岁成功切换至神经网路。当时，微软表示比拟较今朝行业内主流的统计机械翻译（SMT）技巧，神经收集架构可以或许大年夜幅晋升翻译质量。德国科技公司DeepL于昨天宣布消息称，公司所研发基于神经收集的DeepL Translator翻译结不雅要优于Microsoft Translator和Google Translator，并且在团队的优化下位于冰岛的超等计算机运算才能已经跨越了5.1 petaFLOPS。

公司解释到：“尽管互联网巨擘在神经收集上投入了大年夜量的资金和资本，然则DeepL可以异常骄傲地认为是全球最精确最天然的机械翻译对象。当用户输入文本的时刻，DeepL的人工智能可以或许捕获最细微的差别，并且有别于其他办事的是我们在翻译中会尽可能的还原和模仿这些差别。”

今朝机械翻译之间的比较平日采取Blind Test方法，然后专业翻译人员对不合的翻译结不雅进行评估，以下是2017年8月份的测试结不雅：

此外团队还分享了BLEU 分数来衡量翻译体系的机能，大年夜图片中可以看到DeepL的机能要远远优于主流翻译对象。

【编辑推荐】

1. 外媒速递：Windows 3.1——微软成长过程中的一座丰碑
2. Windows 10赶上演不支撑更新戏码 微软在安于现状？
3. 微软或将推出云端体系Windows 10 Cloud
4. 18年以前了，微软的天然说话处理技巧怎么样了?
5. 金融同样须要数字化转型 看微软若何做?

【义务编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】

　　推荐阅读

　　关于机器学习与比特币的示例

我曾经编写过猪老三的世比赛应用机械进修对股价和涨跌进行猜测的幻想示例：在猪老三的世比赛实现了：机械进修.fit(x, y) = (股价猜测，涨跌猜测) =发家本系列教程中讲到的ump裁判体系是ab>>>详细阅读

本文标题：远胜微软谷歌等翻译器 | 基于神经网络和超级计算机的DeepL Translator

地址：http://www.17bianji.com/lsqh/37054.html

 1/2    1