随着互联网的出现，世界变得越来越小。大量的信息可储存并在一眨眼的时间内在不同的文化和国家/地区之间传播，使我们能够相互学习和发展。为了使我们能够利用所有这些强大的知识和数据传输工具，我们必须先突破一些可能阻碍信息共享和交流的语言障碍。
除了使用多种语言之外，我们能够突破这些障碍的方法之一就是利用机器翻译和相关技术进行语言翻译。机器翻译技术起源于计算语言学研究领域，该领域重点在于使用软件将一种语言的文本或语音翻译为另一种语言的文本或语音。机器翻译的概念可以追溯到 1949 年，当时美国科学家和数学家 Warren Weaver 在洛克菲勒基金会的自然科学部的同事的要求下，创建了一份翻译备忘录来分享他的语言翻译理念。自那时起，我们通过使用神经网络来提高翻译方法的效率和质量，在机器语言翻译领域取得了很大的进展。因此，这个领域的技术进步给我们带来令人兴奋的新服务 (我今天要为您介绍)，就一点也不奇怪了。
让我们欢迎：Amazon Translate
与我一起欢迎 Amazon Translate 服务加入 Amazon Web Service 系列。Amazon Translate 是一项高质量的神经机器翻译服务，该服务使用高级机器学习技术提供基于文本的内容的快速语言翻译，并支持开发提供多语言用户体验的应用程序。该服务当前为预览版，可在英语和受支持的语言之间翻译文本。
有了 Translate 服务，组织和企业现在能够通过让使用器使用自动化语言翻译以其首选语言访问网站、信息和资源，来更轻松地在其他区域扩展产品和服务。此外，客户可参与多玩家聊天、从使用器论坛收集信息、深入研究教育文件甚至可以获取有关酒店的评论，即使这些资源是用他们无法轻松理解的语言提供的也是如此。
如果您像我一样，您可能好奇 Amazon Translate 如何工作以提供高质量的机器语言翻译。Translate 在深度学习技术的基础上，使用神经网络来表示训练在语言对之间转换的模型。该模型包含一个编码器组件，此组件从源语言中读取句子并创建一个捕获所提供文本的含义的表示。该模型还包含一个解码器组件，此组件将用于将源语言的文本翻译为目标语言的语义表示公式化。此外，该服务使用注意机制从提供的源文本的每个单词构建上下文，以确定哪些单词适用于生成下一目标单词。深度学习中的注意机制的概念意味着，神经网络通过考虑源句子的完整上下文以及它之前生成的一切内容来关注源输入的相关上下文。此过程可帮助创建更准确且通顺的翻译。
Amazon Translate 可与其他 AWS 服务结合使用，来构建稳健的多语言体验或支持语言独立处理。例如，Translate 服务可与下面的一些服务结合使用：
Amazon Polly：采用翻译后的文本，提供逼真的语音并允许创建发音的应用程序
Amazon S3：提供创建已翻译文档存储库的功能
AWS Elasticsearch：使用托管的 Elasticsearch 引擎创建多语言搜索
Amazon Lex：使用文本和语音构建翻译聊天机器人
AWS Lambda：支持动态网站内容的本地化
这些只是一些例子，有很多可通过将 Translate 与其他 AWS 服务配对来实现的解决方案。下面我们快速浏览控制台并试用该服务的预览版。
在登录控制台后，我看到许多有用的信息。我可以阅读详述 Amazon Translate 服务如何运行的信息 (包括有关该服务及其 API 的示例、指南和资源)。
我非常高兴能够试用这项新服务，而此时正是最佳时机。我将单击 Try Translate 按钮，进入服务的“API 资源管理器”部分。
由于我坚信自己的英语非常好，因此我切换了语言对，将法语 (fr) 设为 Source Language，并将英语 (en) 设为 Target Language。几周前，我在比利时工作时入住了一家酒店，我复制了这家酒店的法语网站上的一些言论。
在将该网站上的法语文本粘贴到 Translate 服务以将其翻译为英文后，我惊喜地发现翻译不仅快而且准确。
总结
我很高兴有机会向您介绍新的神经机器翻译服务 Amazon Translate。利用该服务，您可在英语和各种受支持的语言之间实时翻译文本。该服务设计为直接通过 AWS API、CLI 和/或受支持的开发工具包使用。
立即注册 Amazon Translate 预览版并试用翻译服务。通过查看预览版产品页面或参阅 AWS 文档中的技术指南，了解有关该服务的更多信息。
本文转载自 AWS 技术博客。
原文链接：
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