Google以多語言訓練單一神經機器翻譯模型，可同時提升低資源和多資源語言翻譯品質
Google在單一模型訓練多種語言，並不限制每種語言的訓練資料量，可以有效提升低資源語言翻譯品質
2019-10-15
Translatotron模型透過單一的注意力Seq2seq網路，能直接將語音翻譯成另一種語言的語音，中間不需要借助文字資料的轉換
2019-05-16
是「他」還是「她」？Google靠3步驟克服翻譯結果的性別偏見
到底是「他」還是「她」？Google最近公開了針對性別翻譯背後的技術，偵測句子中涉及性別的文字，產生不同性別的翻譯結果，再透過準確度評估系統找出最合適的翻譯結果。
2018-12-12
為了克服缺乏大量翻譯文本的問題，臉書運用非監督式機器翻譯，並利用逐字初始化、語言建模、反向翻譯三步驟改善機器翻譯的效果。
2018-09-04
挑戰方言和口語的機器翻譯難題，微軟靠遷移學習解決相對應語句訓練資料不足問題
微軟最近發布透過遷移學習將訓練資源高的語言轉移到資源低的語言上，搭配半監督式學習方法，解決了口語和方言對應語句訓練資料不足的問題，成功開發出高品質的方言和口語翻譯器
2018-05-22
Build 2018：微軟釋出可客製化的全新翻譯器，更貼近行業別翻譯需求
近日微軟發布可針對行業別客製化翻譯器Translator text API V3，透過神經機翻譯在翻譯前，擷取文章中整個句子，提供更高品質翻譯結果，再透過更像人聲的模式輸出翻譯結果
2018-05-09
機器翻譯大突破！微軟加入新方法，AI中翻英程度達人類專業水準
微軟AI研究團隊近日於官方的部落格公布AI機器翻譯系統的一大進展，微軟加入新的訓練方法，AI系統的中翻英能力已經達到專業翻譯的水準
2018-03-15
