我酷新闻网记者蓝立晴/综合报道
Facebook在全球拥有20亿名使用者，每天来自世界各地的贴文在此平台上四处流传，为了让使用不同语言的人们可以互相了解彼此的观点，Facebook使用机器翻译，自动翻译贴文与留言，打破语言障碍，让人们可以互相沟通。
然而，要为20亿名用户打造高精确度的翻译体验是相当困难的，每日Facebook要翻译超过45亿次，还需要同时考虑上下文、俚语、错别字、缩写等种种情形，为提高翻译质量，Facebook决定使用更先进的翻译方法。
先前的翻译系统为时间递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN），RNN虽然在翻译单字时较为精确，但是当翻译句子时，只能由左到右、或由右到左依照同一方向，按照顺序逐字翻译，不但翻译时间变长，也会有不通顺的问题。
而旧系统与新系统之间的主要差别在于，新系统会一次考虑整个句子，在考虑上下文之后，翻译变得更加准确，而非像旧的系统是逐字翻译。此外，新的翻译系统也可以将“tmrw”这样的缩写理解为“tomorrow（明天）”。以下是自土耳其语翻译至英语的结果，可以看出新系统在考虑了整句句子的意思之后，翻译结果有了明显的进步。
?旧系统翻译结果。/新闻照来源：Facebook
新系统翻译结果。/新闻照来源：Facebook
Facebook指出，使用新系统使得BLEU提高了11%，BLEU是一项用来评估机器翻译人类语言表现的指标。
自今年早些时候，由人工智慧研究团队FAIR发表了卷积神经网络（CNN）之后，Facebook推出了英文-法文、英文-德文翻译的CNN模型，与先前的系统相比，BLEU的质量提升分别提高了12.0％和14.4％。
Facebook表示，为了提供Facebook使用者更人性化的翻译，将继续拓展神经网络翻译技术的界线。
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