在先前說明中，google便申明計畫藉由機械學習為根蒂根基的人工智慧手藝強化google翻譯運作品質，同時也能讓翻譯效力具體提昇，並且將使同步翻譯成為最終成長目標。而在後續成長裡，google進一步將類神經收集進修模式導入google翻譯，透過大量語句結構闡明、比對進修，讓分歧說話字句翻譯成績更為通順、正確。
google默示，持續鞭策google翻譯利用品質是為了讓全球資訊交流更無障礙且流暢，今朝天天使用次數約達10億次以上、每個月積累超過10億人以上使用人數，同時約92%利用者來自美國境外埠區，其中台灣地域透過android平台裝配使用google翻譯約成長兩倍，而ios平台裝置利用年成長率也達60%以上，成為google翻譯利用成長最快地區。
而對於今朝有愈來愈多人利用的google翻譯辦事，google翻譯產品經理julie cattiau稍早申明如何藉由類神經收集演算手藝分析複雜的說話模子架構，藉此將特定語句中的完全語意轉換成另一種說話。
與目前翻譯品質對照，由於機械學習仍然需要大量資料進行比對，是以相比人力翻譯同時具有直覺、想像可讓翻譯品質有更好的天然語意出現，但比起傳統比對翻譯模式卻能有更明顯成長翻譯不外，現階段google翻譯仍然無法完整對應分歧說話混用的翻譯結果顯現，今朝保守作法可能會依據語句構造判定是否保持此中一種語言 (例如在中文翻譯中保留特定英語辭彙)，而google將來將會持續藉由其他體例讓此類說話使用模式有更好翻譯結果。
而就google申明，今朝導入類神經收集進修手藝的翻譯系統運作模式，主要會將原始說話轉換成系統考理解的中間介質說話，進而轉換成目的翻譯語言，無需像傳統翻譯模式先將原始說話轉換成第一種或第二種共通說話 (例如將中文轉換成英語，再從英語轉換成海地語)，透過削減二次以上翻譯流程造成原始語意流失現象，同時也能藉此減少說話翻譯進修資料佔用空間，而且共同機械進修剖析理解翻譯語句幹系，進而了解整段語句所要表達含義，讓過往逐字翻譯產生的奇怪語句情形有所改良，達成更切近天然語句的直譯結果。
※相幹保持》
針對人工智慧技術的投資，除延續應用在主動駕駛與無人車技術成長之外，其實也已陸續運用在google assistant、gmail、google翻譯、google相簿或google search等辦事內，而從曩昔延續藉由資料比對模式打造的人工智慧手藝，到後續導入類神經網絡運算模式的人工聰明手藝，google其實已經在人工聰明手藝範疇投入大量發展資本，乃至早在收購deepmind團隊打造alphago人工聰明系統之前便有相當久的成長歷程翻譯
對於常見的繁體中文、簡體中文翻譯比對，julie cattiau透露表現今朝依然是以單一說話進修模子進行練習，究竟相比全球多半人利用的英語，中文已經成為第二大範圍利用說話，但如果將進修模型拆分成繁中、簡中兩種資料庫，必將會讓整體學習效力受影響，是以現階段作法將以單一進修模子搭配分歧說話版本詞彙，進而對應分歧中文版本翻譯使用需求。不外，此部分首要照舊設立建設在繁體中文、簡體中文有極為類似的語句結構，是以透過簡單詞彙轉換便可相通翻譯
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