Google 翻譯變準了? 期待未來穿戴式口譯翻譯機可以全球通行

機器翻譯科技的領頭羊 Google 翻譯 (Google Translate),能處理 100 種語言,遍及 99% 網路使用者。今年 9 月底, Google 突破性地把神經機器翻譯 (GNMT) 技術整合在對機器來說翻譯難度很高的「中文翻譯英文」,使得翻譯品質更接近人類翻譯。 Google 說,未來 10 年內,只要戴上耳機,就能翻譯任何語言。
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機器翻譯科技的領頭羊   Google 翻譯  (Google Translate)能處理  100 種語言,遍及  99% 網路使用者。今年  9 月底, Google 突破性地把神經機器翻譯  (GNMT) 技術整合在對機器來說翻譯難度很高的「中文翻譯英文」,使得翻譯品質更接近人類翻譯。 Google 說,未來  10 年內,只要戴上耳機,就能翻譯任何語言。

它要如何做到?如果它做得更好,會不會以後翻譯、口譯都要轉行了?

進入文章前,請先想想下列英文怎麼說:

(1) 巴結   (2) 勉強應付   (3) 非常   (4) 破壞式創新   (5) 打破

Fastcompany.com explains that If you are translating text or speech, it seems obvious that you should read a whole sentence before figuring out what it means. But this hasn't been so easy for computers—in part because the work (1) sucks up so many resources. So Google Translate has had to (2) get by with looking at pieces of sentences, words, and phrases, and translating them individually.

Fast Company 的報導中說明,人在翻譯文章或者口語表達時,一定是先讀完整個句子才能理解意思。但對電腦來說,那並不是件容易的事  —— 部分原因是實在占用太多資源了。所以 Google 翻譯一直以來只好勉強地個別翻譯部分句子、詞句、片語。

On Sep 27, Google made an announcement that Google Neural Machine Translation (GNMT) deployed today for Chinese-to-English translations. GNMT looks at the sentence as a whole and advances accuracy about 60% on average over the old phrase-based machine translation (PBMT), including on notoriously difficult Chinese-to-English translations. GNMT is (3) far and away the most effective to successfully enhance machine learning in translation, and it is the first translation to bring out to the Google Translate mobile and web apps.

9  27 日, Google 宣佈把神經機器翻譯系統應用在「中文翻譯英文」中。神經機器翻譯系統與過去片語機器翻譯不同,不再是單字與詞語拆開來理解,而是考量整段句子含義,即使難度極高的「中文翻譯英文」平均準確度也提高  60%。在翻譯領域,神經機器翻譯是目前效率最高的 機器學習(註),這也是  Google 翻譯首次將  GNMT 應用在手機與網路  apps

Photo Credit: 世界公民文化中心提供。

Indeed, we expect a translator that uses voice rather than text. Wearable real-time translators at affordable prices could be one of the most (4) disruptive technologies in the modern time, (5) smashing national boundaries, and accelerating globalization.

當然我們更期待有聲音的翻譯機器,而非僅書面翻譯。一個價格合理的穿戴式即時口譯翻譯機,會是打破國界藩籬、加速全球化,當代最具破壞性創新科技的商品。

機器學習:機器學習是人工智慧發展的一環,讓機器可以自主學習並增強演算法,是人類與電腦智慧的結合;Google 想藉由機器學習去取代整個舊的系統,而非僅有改善系統。

字彙

1.Suck up 巴結、奉承  (= butter up),此處指的是耗盡某事物  (= use up/eat up)
Pre-installed bloatware sucks up a lot of memory.
預裝的無用垃圾軟體占用很多記憶體。

2.Get by 勉強應付  +on/with
How can he get by   on so little money?
他是如何靠那一點錢維持生計的?

3.Far and away= by far= very much 非常

Football is by far the most popular sport in Britain.足球在英國是十分受歡迎的運動

4.Disruptive technology 破壞式創新

又叫做  disruptive Innovation,哈佛大學商學院教授克雷頓.克里斯汀生  (Clayton M. Christensen) 提出,他把創新分為兩種,一種是持續性  (sustaining),一種是破壞性。持續性創新是指在原有市場中改善品質,把更好、更高價的產品賣給更高階顧客,這種競爭中的贏家多半為市場主導者。

破壞性創新是指銷售更好用、更便利、更低價的產品給新顧客,「新進者對市場在位者的最佳攻擊方法即破壞市場。」

5. Smash
(v)
 摔碎、打破(紀錄)、猛撞、打高壓球(網球運動)
(n)
摔碎聲、大獲成功的歌曲(或戲劇、電影)
smash sth. up
使用暴力砸碎

She dropped her cup and watched it smash to pieces on the floor.
她摔落了杯子,看著它在地板上摔得粉碎。

This CD contains all the latest smash hits.
這張   CD 裡收錄了所有最新熱門歌曲。

 

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明明都是「網紅」,他們到底有何不同?

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  1. 明星、大型網紅:公信力強、話題性高,適合作為品牌重點項目的曝光與宣傳。
  2. 微型網紅、奈米網紅:屬性定位明確,適合分眾溝通,由於內容更真實且親近粉絲,推薦用來助攻提升品牌的消費者好感度。
  3. KOC 關鍵意見消費者:你、我身邊的朋友,適合分享創意有趣的微型廣告內容。透過 KOC 宣傳能解決現今消費者對贊助廣告疲乏的困境,能有效匯聚話題與討論度。

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Partipost 形容網紅行銷就像一個人,大型網紅為身體的頭部;微型網紅為胸部;奈米網紅為腰部,而最多的關鍵意見消費者(KOC)是支撐整體最重要的足部。過往許多品牌會把所有資源與預算投放在大型網紅上,這種方式有很高的機率會出現頭重腳輕的狀態,使得整體行銷體驗失衡。Partipost 建議,品牌可以透過「網紅混搭」方式達到最佳的口碑宣傳,進而提高網紅合作的整體效益。精確的內容與真實的使用感受,更能夠深入不同類型的同溫層引起話題,掌握網紅行銷的平衡,最終達到數萬筆的社群討論熱度!

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