Facebook計劃於今（2016）年晚些時候推出新的翻譯系統，利用人工神經網路大幅改進自動翻譯功能，幫助用戶閱讀好友用外語書寫的狀態更新。
根據新浪科技報導，Facebook語言技術工程總監阿蘭·帕克爾（Alan Packer）周一表示，與當今的多數翻譯軟體使用的統計式翻譯技術相比，神經網路可以翻譯出更加自然的語句。他還表示，神經網路或許還更擅長將習語或比喻翻譯成目標語言中的對應內容。
谷歌也在嘗試使用神經網路改進翻譯服務，但並未披露具體的時間表。Facebook和谷歌都擁有龐大的資料，可以用於訓練語言處理軟體。但Facebook的資料更能反映人們的日常休閒對話。該社交網路上的帖子和評論總數約為2萬億條，其16億活躍用戶每天還為其新增約10億條內容。
帕克爾解釋了如何用資料訓練軟體翻譯口語化的單詞和短語。Facebook幾個月前注意到法國青少年使用『uau』來代替英語中的『wow』。現在，Facebook的機器學習軟體已經能夠發現這一變化，並給出適當的翻譯。
帕克爾表示，Facebook目前可以翻譯40多種語言，每天提供20億條翻譯，每月約有8億用戶在Facebook上看到翻譯後的內容。帕克爾對表情符號的翻譯毫不擔心，『這些內容的通用性很強。』他說。
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谷歌也在嘗試使用神經網路改進翻譯服務，但並未披露具體的時間表。Facebook和谷歌都擁有龐大的資料，可以用於訓練語言處理軟體。但Facebook的資料更能反映人們的日常休閒對話。該社交網路上的帖子和評論總數約為2萬億條，其16億活躍用戶每天還為其新增約10億條內容。
帕克爾解釋了如何用資料訓練軟體翻譯口語化的單詞和短語。Facebook幾個月前注意到法國青少年使用『uau』來代替英語中的『wow』。現在，Facebook的機器學習軟體已經能夠發現這一變化，並給出適當的翻譯。
帕克爾表示，Facebook目前可以翻譯40多種語言，每天提供20億條翻譯，每月約有8億用戶在Facebook上看到翻譯後的內容。帕克爾對表情符號的翻譯毫不擔心，『這些內容的通用性很強。』他說。