※ 引述《defeatshame ((\アッカリ～ン/(阿卡林))》之銘言：
: Skype中文即時口譯功能12月上市，10種語言會話用中文說給你聽
: 準備好迎接語言交流無障礙的世界了嗎？由微軟營運暨行銷事業群副總經理周旺暾
: 證實，Skype Translator將在2014年12月正式上市，且屆時將支援正體中文。
這進度和馬副院長周五的演講不太一樣啊.
但因周五那場不是公開演講, 筆者不方便 "爆卦".
另, 筆者懷疑中文版是否已經成熟了.
因為微軟 (MSDN) 官網上有許多中文文件, 是用微軟自己的系統譯出來的,
而其中仍有不少明顯的錯誤. 不對照英文的話, 是看不懂意思的.
(例如有一篇類神經網路的文件, 出現類似 "作者進入新的領域" 字樣, 令人完全看不懂.
去找出英文原版, 才知道 "領域" 的原文是 "column", 當下應翻成 "欄位".)
: 另外，其中還有一項人性化的設計，Skype Translator會根據每個人的聲音，
: 模擬合成出翻譯語音的聲音，目標期望做到就像是本人使用不同語言在說話。
口音模擬倒不是頂難的技術.
整個系統的難處在於翻譯引擎核心.
: Skype Translator此時能夠做到即時翻譯各國語言，有2項關鍵要素齊全，
: 第一、大資料時代能分析的資料比過去更多，
: 第二、微軟亞洲研究院常務副院長馬維英認為，雲端架構提供理論上無限的
: 運算資源，讓機器學習（Machine Learning）的數學模型能夠有足夠的
: 訓練（Training），能使結果更接近理想的答案。
筆者的看法不同.
筆者認為要改良演算法才是關鍵, 大數據不是關鍵.
微軟第一版的翻譯引擎花了六個月完成, 是統計式的.(主持人是台灣人)
如果沒有把統計引擎改良, 例如加入類神經演算法, 那麼更多的數據並沒有用.
統計式的引擎, 大約只需要 150 萬 ~ 300 萬個例句給系統學習, 其表現就到頂峰了.
更多的例句只會造成干擾 (稱為雜訊).
註:
翻譯引擎主要分為四類,
1.規則式 (最早問世)
2.統計式 (打敗了規則式)
3.類神經式
4.混合式