编辑点评：一款非常好用的在线翻译软件

Google 翻译同时支持在线翻译和离线翻译，只需要提前下载语言包，在没有网络情况下也能实现即时翻译。通过摄像头取词照片扫描等功能，实现了照片或实景翻译的功能，无需手动输入，翻译过程更加便捷高效。开启麦克风即可实现语音翻译和交流

支持哪些语言之间的互译

阿尔巴尼亚语、阿拉伯语、阿姆哈拉语、阿塞拜疆语、爱尔兰语、爱沙尼亚语、巴斯克语、白俄罗斯语、保加利亚语、冰岛语、波兰语、波斯尼亚语、波斯语、布尔语(南非荷兰语)、丹麦语、德语、俄语、法语、菲律宾语、芬兰语、弗里西语、高棉语、格鲁吉亚语、古吉拉特语、哈萨克语、海地克里奥尔语、韩语、豪萨语、荷兰语、吉尔吉斯语、加利西亚语、加泰罗尼亚语、捷克语、卡纳达语、科西嘉语、克罗地亚语、库尔德语、拉丁语、拉脱维亚语、老挝语、立陶宛语、卢森堡语、罗马尼亚语、马尔加什语、马耳他语、马拉地语、马拉雅拉姆语、马来语、马其顿语、毛利语、蒙古语、孟加拉语、缅甸语、苗语、南非科萨语、南非祖鲁语、尼泊尔语、挪威语、旁遮普语、葡萄牙语、普什图语、齐切瓦语、日语、瑞典语、萨摩亚语、塞尔维亚语、塞索托语、僧伽罗语、世界语、斯洛伐克语、斯洛文尼亚语、斯瓦希里语、苏格兰盖尔语、宿务语、索马里语、塔吉克语、泰卢固语、泰米尔语、泰语、土耳其语、威尔士语、乌尔都语、乌克兰语、乌兹别克语、西班牙语、希伯来语、希腊语、夏威夷语、信德语、匈牙利语、修纳语、亚美尼亚语、伊博语、意大利语、意第绪语、印地语、印尼巽他语、印尼语、印尼爪哇语、英语、约鲁巴语、越南语、中文(繁体)、中文(简体)、卢旺达语、土库曼语、奥里亚语（奥里亚文）、维吾尔语、鞑靼语

应用介绍

只需输入文字，即可在 超过100种语言之间互译

即时相机翻译：可使用相机将拍摄的文字即时中英互译, 并可在30种以上语言和英文间转换。

点按翻译：在任何应用中复制文字，系统即会弹出相应翻译

对话模式：支持 32 种语言的即时语音互译

离线翻译：即使没有连接到互联网，也能翻译 52 种语言

手写功能：以手写方式输入 93 种语言的字符，而无需使用键盘输入

翻译收藏夹：点击星标收藏翻译的内容，以供日后参考（不限语言）

谷歌翻译对《我的世界》有多大破坏力？看翻译的内容就知道了

我的世界这款游戏在游戏的可玩性上可以说非常的高。但是总会有一些软件，会对我的世界造成干扰。这些软件都是我们耳熟能详的，比如说谷歌翻译。

我的世界被谷歌翻译，其实伤害的很大。但是又由于谷歌翻译的影响力，让我的世界让更多人知道。因为谷歌翻译翻译我的世界，这款游戏出现非常多的幺蛾子。就从这张图片我们就可以简单地说一下，这是我的世界中的一个食物,却被翻译成了加拿大季节。

熔岩也是非常常见的一个物品，在我的世界当中，但是谷歌翻译却不管你。他只按照自己的想法进行翻译。他把好好的一个熔岩翻译成血油，这个名字其实非常的恐怖。但是谷歌翻译并不会考虑玩家的感受。

我现在倒认为谷歌翻译怎么惊悚，怎么来？给游戏的玩家造成的惊悚感太多太多了。好在谷歌翻译的内容不准确，谷歌翻译把我的世界糟蹋的太多了。

玻璃瓶在我的世界中可以来收集信息。但是谷歌翻译把玻璃瓶翻译成了你必须吃饼干，我不知道谷歌翻译对饼干有什么成见。如果你看到一款游戏翻译的内容是这样子的，你还会继续玩这款游戏吗？

游戏的初衷是让玩感受到有的趣，并且能在游戏中得到放松。但是经过谷歌翻译之后的游戏内容，感觉好像数学题一样，需要动脑子去计算。这就违背了游戏的初衷，是非常不可取的一个行为。

这是我的世界中的末影珍珠。它的作用是可以把物体传送100m。我常常拿着末影珍珠来玩耍，因为瞬间传送的感觉非常的不错。但是谷歌翻译却把它翻译成了吓到我了。这是多么搞笑的翻译，你认为这种翻译符合末影珍珠的属性吗？

这是寻宝者必须要获得了一张图，有了这张图才可以显示结构。如果没有这张图的话，结构是显示不出来的。翻译后的结果是存款虽然看起来像钞票。但是他并不是钞票。有时候谷歌翻译从形状开始，有时候按照自己的想法进行。

如果你对谷歌翻译还抱有好感的话，我希望你不要把游戏的内容输入在谷歌翻译当中。因为这不仅仅让游戏的难度增加，而且让我的世界这款优秀的游戏感到失望。玩家希望在游戏中找到快乐，但是在谷歌翻译中却没有。

这是我的世界中的一个幻魔者。谷歌翻译把它翻译成了它有点不舒服。如果这是正确的翻译的话，那在游戏当中谷歌翻译将被沦落成一个笑话。因为这样翻译的游戏没有任何一个玩家会去尝试。好在翻译团队并没有使用谷歌翻译这款软件进行翻译内容的校对。

机器翻译：谷歌翻译是如何对几乎所有语言进行翻译的？

什么是机器翻译？

机器翻译是计算语言学的一个分支，主要研究如何将一种语言的源文本自动转换为另一种语言的文本。在机器翻译领域，输入已经由某种语言的一系列符号组成，而计算机必须将其转换为另一种语言的一系列符号。

神经网络机器翻译是针对机器翻译领域所提出的主张。它使用人工神经网络来预测某个单词序列的概率，通常在单个集成模型中对整个句子进行建模。

凭借神经网络的强大功能，神经网络机器翻译已经成为翻译领域最强大的算法。这种最先进的算法是深度学习的一项应用，其中大量已翻译句子的数据集用于训练能够在任意语言对之间的翻译模型。

理解Seq2Seq架构

顾名思义，Seq2Seq将单词序列（一个或多个句子）作为输入，并生成单词的输出序列。这是通过递归神经网络（RNN）实现的。具体来说，就是让两个将与某个特殊令牌一起运行的递归神经网络尝试根据前一个序列来预测后一个状态序列。

它主要由编码器和解码器两部分构成，因此有时候被称为编码器-解码器网络。

· 编码器：使用多个深度神经网络层，将输入单词转换为相应的隐藏向量。每个向量代表当前单词及其语境。

· 解码器：与编码器类似。它将编码器生成的隐藏向量、自身的隐藏状态和当前单词作为输入，从而生成下一个隐藏向量，最终预测下一个单词。

任何神经网络机器翻译的最终目标都是接收以某种语言输入的句子，然后将该句子翻译为另一种语言作为输出结果。下图是一个汉译英翻译算法的简单展示：

它如何运行？

第一步，通过某种方式将文本数据转换为数字形式。为了在机器翻译中实现这一点，需要将每个单词转换为可输入到模型中的独热编码（One Hot Encoding）向量。独热编码向量是在每个索引处都为0（仅在与该特定单词相对应的单个索引处为1）的向量。

为输入语言中的每个唯一单词设置索引来创建这些向量，输出语言也是如此。为每个唯一单词分配唯一索引时，也就创建了针对每种语言的所谓的“词汇表”。理想情况下，每种语言的词汇表将仅包含该语言的每个唯一单词。

每个单词都变成了一个长度为9（这是词汇表的大小）的向量，索引中除去一个1以外，其余全部都是0。

通过为输入和输出语言创建词汇表，人们可以将该技术应用于任何语言中的任何句子，从而将语料库中所有已翻译的句子彻底转换为适用于机器翻译任务的格式。

现在来一起感受一下编码器-解码器算法背后的魔力。在最基本的层次上，模型的编码器部分选择输入语言中的某个句子，并从该句中创建一个语义向量（thought vector）。该语义向量存储句子的含义，然后将其传递给解码器，解码器将句子译为输出语言。

就编码器来说，输入句子的每个单词会以多个连续的时间步分别输入模型。在每个时间步（t）中，模型都会使用该时间步输入到模型单词中的信息来更新隐藏向量（h）。

该隐藏向量用来存储输入句子的信息。这样，因为在时间步t=0时尚未有任何单词输入编码器，所以编码器在该时间步的隐藏状态从空向量开始。下图以蓝色框表示隐藏状态，其中下标t=0表示时间步，上标E表示它是编码器（Encoder）的隐藏状态[D则用来表示解码器（Decoder）的隐藏状态]。

在每个时间步中，该隐藏向量都会从该时间步的输入单词中获取信息，同时保留从先前时间步中存储的信息。因此，在最后一个时间步中，整个输入句子的含义都会储存在隐藏向量中。最后一个时间步中的隐藏向量就是上文中提到的语义向量，它之后会被输入解码器。

另外，请注意编码器中的最终隐藏向量如何成为语义向量并在t=0时用上标D重新标记。这是因为编码器的最终隐藏向量变成了解码器的初始隐藏向量。通过这种方式，句子的编码含义就传递给了解码器，从而将其翻译成输出语言。但是，与编码器不同，解码器需要输出长度可变的译文。因此，解码器将在每个时间步中输出一个预测词，直到输出一个完整的句子。

开始翻译之前，需要输入<SOS>标签作为解码器第一个时间步的输入。与编码器一样，解码器将在时间步t=1处使用<SOS>输入来更新其隐藏状态。但是，解码器不仅会继续进行到下一个时间步，它还将使用附加权重矩阵为输出词汇表中的所有单词创建概率。这样，输出词汇表中概率最高的单词将成为预测输出句子中的第一个单词。

解码器必须输出长度可变的预测语句，它将以该方式继续预测单词，直到其预测语句中的下一个单词为<EOS>标签。一旦该标签预测完成，解码过程就结束了，呈现出的是输入句子的完整预测翻译。