[德国] 秒胜谷歌翻译德国初创公司有绝招
一家德国初创企业推出的翻译软件DeepL在翻译水平上让不少用户惊艳。与之相比，市场上其它通用翻译软件相形见绌。德国人做了什么与众不同的事？
涉足翻译软件的IT巨头如谷歌和微软面对的这个竞争对手虽小，但实力不输。与谷歌翻译等相比，来自德国科隆的初创企业DeepL的软件翻出的文字语句流畅自然得多。这家由一名前谷歌员工创建的公司与其它竞争对手比起来，有一个明显的优势。
这一产品运用了以人工神经网络为基础的所谓深度学习（Deep Learning）技术。为此，DeepL的研发者利用了一个现有的在线服务数据库。
从字典到翻译器
2009年，这家公司的在线双语词典Linguee.com上线。它的不同之处在于，除了列出词汇的各种翻译选项，还给用户提供大量来自现有原文的双语对照例句。
这些例句是由一种叫网络爬虫（Web-Crawler）的特殊网络机器人从互联网上搜集来的。许多例句来自欧盟等多边国际机构的官方文件。
一种经人工训练的学习算法对搜集来的文句的结构和含义进行分析计算，以期掌握特定的概念在外语中如何表达。此外用户还可以在Linguee字典应用中留下自己的反馈，并对翻译结果作评估。过去9年中，通过数量不断增加的高质量翻译文库，Linguee应用一直在得到完善。这也逐渐成为新的翻译工具DeepL的基础。
DeepL--深度学习
DeepL是deep learning的缩写，意思是深度学习。这是人工智能的一个方面，即模仿人类学习的方式。从前，编程员给每项任务编写单独的指令，由计算机去完成。现在，人们则打造一个人工神经网络，通过输入现有的范例可以对它进行训练。范例越多，电脑就能学得越好。对大量数据进行处理的技术可能，让这一机器学习的潜力得到进一步拓展。
从技术上看，深度学习是一种结合运用多个层面信息处理的算法。"深度"指的是数据穿越的层级的数量。这一技术如今已运用于无人驾驶汽车、虚拟实境视听装置和人脸识别系统。现在它也被运用到了自动翻译中。
不光是学习
过去两年中在这一领域中，DeepL不是唯一运用深度学习技术的企业。互联网巨头谷歌、微软和Yandex也在尝试。不过DeepL与它们有所不同。
首先，人工神经网络的运行能力的基础是训练所使用的原始资料的质量。在此，DeepL得益于"大哥"Linguee，后者提供了数以十亿计的高质量翻译例句范文。
"Linguee的数据是高质量的训练素材"，DeepL公司的发言人科达（Lee Turner Kodak）介绍说。他强调，DeepL成功的背后还不仅仅是数据的质量，"我们的研究人员熟悉这一领域的最新发展，开发了独一无二的神经网络架构。"
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还没人说话啊，我想来说几句
涉足翻译软件的IT巨头如谷歌和微软面对的这个竞争对手虽小，但实力不输。与谷歌翻译等相比，来自德国科隆的初创企业DeepL的软件翻出的文字语句流畅自然得多。这家由一名前谷歌员工创建的公司与其它竞争对手比起来，有一个明显的优势。
这一产品运用了以人工神经网络为基础的所谓深度学习（Deep Learning）技术。为此，DeepL的研发者利用了一个现有的在线服务数据库。
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这些例句是由一种叫网络爬虫（Web-Crawler）的特殊网络机器人从互联网上搜集来的。许多例句来自欧盟等多边国际机构的官方文件。
一种经人工训练的学习算法对搜集来的文句的结构和含义进行分析计算，以期掌握特定的概念在外语中如何表达。此外用户还可以在Linguee字典应用中留下自己的反馈，并对翻译结果作评估。过去9年中，通过数量不断增加的高质量翻译文库，Linguee应用一直在得到完善。这也逐渐成为新的翻译工具DeepL的基础。
DeepL--深度学习
DeepL是deep learning的缩写，意思是深度学习。这是人工智能的一个方面，即模仿人类学习的方式。从前，编程员给每项任务编写单独的指令，由计算机去完成。现在，人们则打造一个人工神经网络，通过输入现有的范例可以对它进行训练。范例越多，电脑就能学得越好。对大量数据进行处理的技术可能，让这一机器学习的潜力得到进一步拓展。
从技术上看，深度学习是一种结合运用多个层面信息处理的算法。"深度"指的是数据穿越的层级的数量。这一技术如今已运用于无人驾驶汽车、虚拟实境视听装置和人脸识别系统。现在它也被运用到了自动翻译中。
不光是学习
过去两年中在这一领域中，DeepL不是唯一运用深度学习技术的企业。互联网巨头谷歌、微软和Yandex也在尝试。不过DeepL与它们有所不同。
首先，人工神经网络的运行能力的基础是训练所使用的原始资料的质量。在此，DeepL得益于"大哥"Linguee，后者提供了数以十亿计的高质量翻译例句范文。
"Linguee的数据是高质量的训练素材"，DeepL公司的发言人科达（Lee Turner Kodak）介绍说。他强调，DeepL成功的背后还不仅仅是数据的质量，"我们的研究人员熟悉这一领域的最新发展，开发了独一无二的神经网络架构。"
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