Google 之前表示通过「神经机器翻译系统」让翻译的质量更精准、自然，现在更宣布他们的系统能实现「零数据翻译」（ Zero-Shot Translation），能够对从没见过的语言进行翻译。
Google 翻译的速度越来越快、精准，加上能对没见过的语言做翻译，想想真的为翻译人员的未来捏把冷汗…
过去10年中，Google 翻译已从仅支持几种语言发展到了支持 103 种，每天翻译超过了 1400 亿字。为了实现这一点，我们需要构建和维护许多不同的系统，以便在任何两种语言之间进行转换，由此产生了巨大的计算成本。
神经网络改革了许多领域，我们确信可以进一步提高翻译质量，但这样做意味着重新思考 Google 翻译背后的技术。
今年 9 月，Google 翻译改为启用 Google 神经机器翻译（GNMT）的新系统，这是一个端到端的学习框架，可以从数百万个示例中学习，并在翻译质量方面有显著提升。
不过，虽然启用 GNMT 的几种语言翻译质量得到了提升，但将其扩展到所有 103 种 Google 翻译支持的语种，却是一个重大的挑战。
实现零数据翻译（Zero-Shot Translation）
在论文《Google多语言神经机器翻译系统：实现零数据翻译》（Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation）中，我们通过扩展以前的 GNMT 系统解决这一挑战，使单个系统能够在多种语言之间进行翻译。
我们提出的架构不需要改变基本的 GNMT 系统，而是在输入句子的开头使用附加的「token」，指定系统将要翻译的目标语言。除了提高翻译质量，我们的方法还实现了「Zero-Shot Translation」，也就是在没有先验数据的情况下，让系统对从未见过的语言进行翻译。
下图展示了最新 GNMT 的工作原理。假设我们使用日语和英语以及韩语和英语之间相互翻译为例，训练一个多语言系统，如动画中蓝色实线所示。
这个新的多语言系统与单个 GNMT 系统大小一样，参数也一样，能够在日英和韩英这两组语言对中进行双语翻译。参数共享使系统能够将「翻译知识」（translation knowledge）从一个语言对迁移到其他语言对。这种迁移学习和在多种语言之间进行翻译的需要，迫使系统更好地利用其建模能力。
由此，我们想到：能够让系统在从未见过的语言对之间进行翻译吗？例如韩语和日语之间的翻译，系统并没有接受过日韩之间翻译的训练。
但答案是肯定的——虽然从来没有教过它，但新的系统确实能够生成日韩两种语言之间合理的翻译。我们将其称为「零数据」（zero-shot）翻译，如动画中的黄色虚线所示。据我们所知，这还是首次将这种类型的迁移学习应用机器翻译中。
零数据翻译的成功带来了另一个重要的问题：系统是否学会了一种通用的表征，其中不同语言中具有相同意义的句子都以类似的方式表示，也即所谓的「国际通用语」（ interlingua）？
使用内部网络数据的三维表征，我们能够看见系统在翻译日语、韩语和英语这几种语言时，在各种可能的语言对之间进行转换（比如日语到韩语、韩语到英语、英语到日语等等）时，内部发生的情况。
上图中的（a）部分显示了这些翻译的总体几何构成。图中不同颜色的点代表不同的意思；意思相同的一句话，从英语翻译为韩语，与从日语翻译为英语的颜色相同。我们可以从上图中看到不同颜色的点各自形成的集合（group）。
（b）部分是这些点集的其中一个放大后的结果，（c）部分则由原语言的颜色所示。在单个点集中，我们能够看到日韩英三种语言中，拥有相同含义的句子聚在一起。
这意味着网络必定是对句子的语义进行编码，而不是简单地记住短语到短语之间的翻译。由此，我们认为这代表了网络中存在了一种国际通用语（interlingua）。
我们在论文中还写下了更多的结果和分析，希望这些的发现不仅能够帮助从事机器学习或机器翻译的研究人员，还能对于语言学家和对使用单一系统处理多语言感兴趣的人有用。
最后，上述多语言 Google 神经机器翻译系统（Multilingual Google Neural Machine Translation）从今天开始将陆续为所有 Google 翻译用户提供服务。当前的多语言系统能够在最近推出的 16 个语言对中的 10 对中进行转化，提高了翻译质量，并且简化了生产架构。
商业部署后，实现技术上的突破
正如前文所说，今年 9 月，Google 宣布对部分语种启用 Google 神经机器翻译（GNMT）的新系统，并在几种率先使用的测试语种（包括汉语）翻译质量方面得到了显著提升。
下面的动图展示了 GNMT 进行汉英翻译的过程。首先，网络将汉字（输入）编码成一串向量，每个向量代表了当前读到它那里的意思（即 e3 代表「知识就是」，e5 代表「知识就是力量」）。整句话读完之后开始解碼，每次生成一个作为输出的英语单词（译码器）。
要每一步生成一个翻译好的英语单词，译码器需要注意被编码中文向量的加权分布中，与生成英语单词关系最为密切的那个（上图中译码器 d 上面多条透明蓝线中颜色最深的那条），译码器关注越多，蓝色越深。
使用人类对比评分指针，GNMT 系统生成的翻译相比此前有了大幅提高。在几种重要语言中，GNMT 将翻译错误降低了55%-58%。
不过，当时也有很多研究人员认为，当时 Google 翻译取得的「里程碑」，与其说是技术突破，不如说是工程上的胜利 ——大规模部署本身确实需要软硬件方面超强的实力，尤其是想 Google 翻译这样支持 1 万多种语言的商业应用，对速度和质量的要求都非常的高。
但是，神经机器翻译的技术早已存在，借鉴了语言和图像处理方面的灵感，是多种技术的整合。
现在，只用了大约 2 个月的时间（论文首次上传到 arXiv 是 11 月 14 日），Google 翻译和 Google 大脑团队就实现了技术上的突破——让系统在从未见过的语言对之间进行翻译，也即所谓的「zero-shot translation」。
不仅如此，Google 研究人员还在论文最后做了分析，新的模型代表了实现一种「国际通用语」模型的可能。有评论称，这可以说是实现「巴别塔」的第一步。
Google 神经机器翻译系统架构
就在几天前，国外研究员 Smerity 在他的部落格上发布了一篇分析 Google 神经机器翻译（GNMT）架构的文章，在 HackerNews、Reddit 等网站都引发了很多讨论。
Smerity 在博文中指出，GNMT 的架构并不标准，而且在很多情况下偏离主流学术论文中提出的架构。但是，根据 Google 特定的需求，Google 修改了系统，重点保证系统的实用性而并非追求顶尖结果。
【论文】Google 的多语言神经机器翻译系统：实现 zero-shot 翻译
摘要如下：
我们提出了一种使用单一神经机器翻译（NMT）模型，在多语种之间进行翻译简洁而优雅的解决方案。不需要修改 Google 现有的基础系统模型架构，而是在输入句子的前面加入人工标记（token）明确其要翻译成的目标语言。
模型的其他部分（包括编码器、译码器和注意模型）保持不变，而且可以在所有语言上共享。使用一个共享的 wordpiece vocabulary，这种方法能够使用单一模型实现多语种神经机器翻译，而不需要增加参数，相比此前提出的方法更为简单。
实验表明，这种新的方法大部分时候能提升所有相关语言对的翻译质量，同时保持总的模型参数恒定。
在 WMT’ 14 基准上，单一多语言模型在英法双语翻译上实现了与当前最好技术相同的结果，并在英德双语翻译上超越当前最佳的结果。
同时，单一多语言模型分别在 WMT’14 和 WMT’15 基准上，超越了当前最佳的法英和德英翻译结果。在用于生产的语料库上，多达 12 个语言对的多语言模型能够实现比许多单独的语言对更好的表现。
除了提升该模型训练所用的语言对的翻译质量之外，新的模型还能在训练过程中将没有见过的语言对相互联系起来（bridging），表明用于神经翻译的迁移学习和零数据翻译是可能的。
最后，我们分析了最新模型对通用语言间表征的迹象，还展示了一些混合语言时会出现的有趣案例。
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日本留学小常识：公共汽车
日本的交通是靠左行驶，这一点和中国是不一样的。初到日本的留学生肯定会很不习惯，但是不用担心，一端适应期过后就没问题了。说起日本的公共汽车（以下称为：「バス」），要是你第一次乘的话，还真会闹出不少的笑话呢。初来乍到的我乘了几次バス后，简单观察了一下，发现有两种类型的バス，其他类型的貌似还没有看到。虽然从外表看上去都是一样的车，体型大小和上海的公车差不多，出入口也都是一扇前门和一扇中门，但是有分为：一、上车就付钱；二、先上车，下车时再付钱。一、上车就付钱就拿「品川」去「出入境管理局」的 バス来说，停在「バス停」（就是站台）的バス，只开前门，中门是关着的。然后一上车就能看到司机旁边有个很大的箱子，那个就是自动收银机，是给你付钱用的，除了付硬币外，还可以使用１０００円的纸币（收银箱自动找零，记住出来的硬币不要再付了这点还是做的非常不错的），当然Suica卡或PASMO卡也能使用。这种バス的特点就是全程短，所以A站到B站的车票费都是一样的。二、先上车，下车时再付钱停在「バス停」的バス，只开中门，前门是关着的。然后一上车，在上车楼梯的左右两边都有「整理券」的小箱子，在右侧还有一个「バスカード」的小箱子。长方形的「整理券」上有1、2、3、4等等的单一的数字，除了从起点站上车外，上车时一定要取一张「整理券」，到下车的时候，把钱和「整理券」一起扔进司机旁边的那个大箱子的硬币入口里（这个入口和上述的“上车就付钱的バス”的入口是不一样的，入口呈长方形状），如果你不拿「整理券」的话，那等到你下车的时候就要付从起点站开始到下车站的全部的车费。 和「整理券」一样的是「バスカード」，是一种软磁卡，大小和电话磁卡一样，里面也有点数。听学校的老师说，「バスカード」一般有三种分为：５０００円、３０００円、１０００円，而且在购买的时候，比如购买了５０００円的卡，当你付了５０００円，实际得到的是等值于５８５０円的卡，３０００円和１０００円的也都一样有赠送的点数，但是具体多少点数，我还没有看到过，因为平常一般都乘地铁，很少才会乘バス。言归正传，一般除了从起点站上车外，上车时一定要在「バスカード」的小箱子里过一下，然后「バスカード」会记录下你是从哪站上的车，在你下车的时候，再到司机旁边的那个大箱子的「バスカード」的入口过一下，自动収银机会自动从你卡上扣除车费。 如果你既没有「バスカード」，又没有零钱的时候，想下车的话，那怎么办呢？别担心，在那个大箱子的侧面，有硬币和纸币的入口，并且在旁边有写着「両替」的贴纸，没错，那个就是给你换零钱用的，１００円、５００円的硬币，和１０００円的纸币，换好零后记得要付钱，否则司机会叫住你让你付车票钱。从バス内看，在车头的挡风玻璃的上方，有一个料金数额，第一个数值一般是从起点站开始到现在为止的全部料金，后面的是各个分段路程的料金，以及小孩的料金。当你坐在バス上的时候，バス在经过各个「バス停」的地方，不一定都会停站的哦。这到第是为什么呢？经过观察后，发现一般「バス停」处有人在等バス的话，那这条线上经过这个站的バス就会停；如果「バス停」处没有人的话，那么经过这个站的バス就不一定会停。如果这时你想下车的话，怎么办呢？在车内的两边，比如车窗、扶手等等的地方会有一个小小的、长方形的小盒子，小盒子的左半部是一个按钮，从车头到车尾一个座位对应一个按钮，上面有「とまります」的字样，如果你想在下站下车的话，那就按下那个按钮，里面的灯就会常亮，这样就使在告诉司机，下一个「バス停」处有人要下车。要是你不按那个按钮的话，很有可能会一直乘到终点站的哦。以上就是乘バス的小小的经验，希望能给将要赴日的你带来一点小小的帮助。& 相关热点：
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