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但在導入類神經網絡學習系統以後，google研究團隊默示將可以讓系統自行比對翻譯說話中的語句構造，進一步領會原始語意後才進行翻譯，與過往逐字翻譯模式較著分歧。而在這樣 翻譯作法之下，將可讓系統比對所有支援翻譯說話不異語意，藉此實現分歧語言直譯，比擬之前將所有說話慢慢轉譯成英文，再從英文轉譯成預期說話的情形，將可避免屢次轉譯造成語意歪曲或語意欠亨的情況。

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就先前google翻譯運作模式，首要是將兩種說話各自轉譯成英文內容，而且經由交叉比對後完成翻譯，例如中翻日的環境就是先將中文、日文各自翻譯成英文，找到不異語句構造情況下完成互譯，雖然是今朝較具效力的翻譯模式，但幾多照樣會讓原本語意有所偏離，畢竟今朝中翻英、日翻英仍沒法實現完全抱負的翻譯結果 翻譯社

另外，由於讓系統直接透過自己中介說話進行翻譯，翻譯過程當中也無須比對大量語言資料，是以將能下降佔據過量裝置貯存空間，同時也能讓翻譯效力提昇，對於今朝不少使用者透過手機等裝配進行翻譯將有更便利利用。

日前公佈以人工智慧強化翻譯語意流利度，同時確認積累多達103種說話後，google研究團隊更宣布藉由類神經收集進修系統，將可以讓google翻譯直接在分歧說話間直譯，而無需額外透過其他支援翻譯 翻譯說話進行轉介，避免轉譯進程裡產生語意誤解或欠亨順環境 翻譯社