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两周以前，谷歌宣布把自己的语义分析程序开源，现在，基于语义分析的神经网络翻译系统专利被公诸于世。
2015 年十月，谷歌提交了这份专利申请，名为“神经机器关键字处理翻译系统“，在 2016 年四月 28 日发布，谷歌为这项技术的具体实现方式申请了专利。
谷歌将这项神经网络MT（机器翻译）系统的技术定义为“一个将两种自然语言相互映射的神经网络系统”。这项专利的关注点主要集中在具体映射的方法上，然而，专利中包含了大量侵权索赔条款。
众所周知，谷歌一直在大力扩展深度学习的应用边界，这也是神经网络翻译项目的缘起，当然，这个项目于现在的MT模型有着本质区别。
“基于深度神经网络学习翻译能够转化语态复杂和简单的两种语言，弥补两者复杂度上的巨大差异”，Kantan MT 创始人Tony O'Dowd 告诉 Slator 记者，Kantan MT提供基于云技术的机器翻译服务。
“目前在传统的机器翻译中，对于德语，俄语及芬兰语等通过词形变化表达语态的语言支持不佳，神经学习将有望改善这一问题“。O'Dowd 解释道。
在线翻译网站 Translated.net 创始人Marco Trombetti表示：“我希望他们的专利能定义 NMT （神经网络翻译），让每个人都能自由地使用这项服务，而不是被其他商业公司拿来赚大钱”。
由于这项技术将产生深远的影响，FairTradeTranslation.com 创始人及前SDL首席科学官Daniel Marcu 告诉记者，大多数的研究人员目前的工作是“将目前最高水平的神经网络学习框架移植到传统的基于统计学的机器翻译框架中“。
Marco 告诉我们，目前最高水平的机器翻译是神经网络结合传统的统计学，纯神经网络翻译还远未达到可以使用的状态。但假以时日，相信在数年后神经网络将处于支配地位。
谷歌并不是唯一一个对神经网络翻译感兴趣的科技巨头。就在今年的 MIT 科技大会上，Facebook 工程总监 Alan Packer 展示了他们如何利用神经网络，使语音翻译更加自然。相关新闻：《人工智能支持全新翻译系统，Facebook让机器翻译更厉害》
关于谷歌此项专利的具体应用，Marco Trombetti 表示说：“谷歌在神经网络翻译领域的发展作出了巨大的贡献，我希望他们的专利能够定义 NMT（神经网络翻译），让每个人都能自由地使用这项服务，而不是被其他的商业公司拿来赚大钱”。
Language Weaver 联合创始人 Daniel Marcu表示，基于统计学的传统机器翻译有多达数百项的专利技术，神经网路翻译想到达相同的质量，同样需要这么多的研究成果。
Trombetti 向我展示了Hackernews 网站上面针对相关消息的一条评论，上面写道，“我认为，每一家大公司的律师都会强调，‘尽可能多地申请各种专利、持有大量的专利以备不时之需，可以作为自我保护‘。所以，谷歌注册这项专利并不代表他们将技术据为己有，根据目前披露的资料并不能得出这个结论“
“我相信业界会希望看到，谷歌宣布允许专利自由使用的声明”。Trombetti半开玩笑地说。
我就此事件问了谷歌的内部人员，他们表示，对于专利问题，通常不便发表个人意见。
然而，另一个业内专家则对记者说，专利通常而言，并不会限制其他公司进入一个领域，即使谷歌拥有独家专利，也并不意味着其他公司不能进行相关的商业活动。
正如 Language Weaver 联合创始人 Marcu 指出的，“目前为止，传统基于统计学的机器翻译已经有了数百项的专利，但相关的研究仍在持续进行。神经学习也不例外，需要达到传统机器翻译的精度，还需要大量的专利及研究成果的积累。
via Slator
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