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而豈論是「對偶進修」仍是「斟酌網路」皆可主動再學習優化翻譯水準。團隊想要證實的是：當一種語言對（好比中英）擁有較多的練習資料，且測試集中包括的是常見的大眾類新聞辭彙時，那麼在人工聰明手藝的加持下機器翻譯系統的表現可以與人類媲美翻譯

微軟手藝院黃學東指出，這是對天然說話處置範疇最具挑戰性使命的一項重大沖破，沒想到這麼快就可以實現。不外研究團隊也提示大家，這其實不代表人類已經完全解決了機械翻譯的問題，只能說明離終極方針又更近一步。可以展望的是，新手藝的利用必然會讓機械翻譯的結果日臻完善。

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微軟研究團隊指出，這項測試是透過newstest2017新聞報道測試集來做，其測試集是產業界和學術界合作夥伴共同開發的，並約請了雙語說話垂問將翻譯成效與兩個自力的人工翻譯進行比較評估，分別為「對偶學習」與「斟酌網路」人工翻譯系統。

其中，「對偶學習」結果就彷佛是經由過程主動校對來進行學習，如把訓練集中的一個中文句子翻譯成英文以後，系統會再翻譯回中文與原始中詞句子進行比對，進而成為有用的回饋資訊，對機械翻譯模子進行批改。而「斟酌網路」則近似於人們寫文章時不斷推敲、修改的進程，使翻譯品質大幅提拔。

機械翻譯被研究了數10年，許多人都認為機械翻譯不成能達到人類翻譯的水準。但微軟亞洲研究院與雷德蒙研究院人員組成的團隊日前宣布，研發的機器翻譯系統，到達了可與人工翻譯媲美的水準翻譯團隊想要證實的是：當一種說話對測試集包括常見的大眾類新聞辭彙時，那麼在人工智慧技術的加持下，機器翻譯系統的浮現可與人類媲美翻譯