这些软件分别由谷歌、韩国顶尖的互联网供应商Naver公司和领先的自动化翻译公司Systran International提供。...据一位知情的科技公司高层，在此次满分60分的比赛中，谷歌的机器翻译得分为28分，Naver公司名为Papago的自动翻译软件紧随其后，得分17分，而Systran公司15分。...一位参加此次比赛但并未透露姓名的业内人士说，“Systran公司似乎得分最低，因为该公司擅长商务翻译。” 神经机器翻译技术的引进，让使用机器的自动翻译程序大为改进。
机器翻译行业最早的开发者和软件提供商Systran，就是见证这一过程的活样板。Systran是老一代基于规则的机器翻译技术的商业化代表，于1968由彼得·托马（Peter Toma）创办。...托马是一位科学家，当时在前面提到的美国乔治城大学机器翻译项目组工作，之后他以大学机器翻译研发小组为班底，创办Systran机器翻译公司。...在ALPAC报告后，政府资助经费锐减，Systran公司却生存下来，是少数几个活下来的机器翻译公司之一。1986年，Systran被卖给一个法国家族，后来在法国上市；2014年，又卖给一家韩国公司。...Systran公司年销售额只有1000多万美元，但在100亿美元的机器翻译市场中，却一度占了内嵌翻译引擎很大的份额。“我们公司如此之小，可我们又是最大的。”Systran 公司董事长自豪地说。...2007年10月，谷歌公司终止与Systran合作，采用自己的统计机器翻译系统。2010年，Systran只好转向，采用规则和统计混合机器翻译系统，后来又引入深度神经网络技术。
134475995 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/617770448 https://github.com/openai/whisper https://github.com/SYSTRAN
来自美国科技巨头的研究团队，例如 Facebook Research、谷歌大脑、IBM Watson、英伟达（NMT 运行于其 GPU 芯片之上）以及机翻技术先驱SYSTRAN 也一直在向 arXiv...哈佛和 SYSTRAN 的研究者介绍了一个开源的 NMT 工具包 OpenMT，它提供了一个用于训练和部署神经机器翻译模型的库。
OpenNMT 机器翻译是自然语言处理方面发展迅速、商用广泛的一个综合性任务，2016年在神经机器翻译方面的研究进展非常多，其中包括了本文推荐的这份开源代码 OpenNMT，它是 Harvard NLP 组和 SYSTRAN
title=Snatchbot.me&action=edit&redlink=1 SYSTRAN，雅虎、AltaVista 和谷歌等公司使用的同名机器翻译技术。...https://en.wikipedia.org/wiki/SYSTRAN Blue Brain 计划，试图通过将哺乳动物的大脑逆向工程化到分子水平来创造人造大脑。
arxiv.org/abs/1701.02810 项目主页： http://opennmt.net/ 代码： https://github.com/OpenNMT/OpenNMT 这篇论文由哈佛大学和机器翻译公司SYSTRAN
项目地址： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 哈佛大学自然语言研究组（HarvardNLP）和Systran团队构建并改善PyTorch
IBM Watson（机器翻译领域的老将）、英伟达（人工智能计算的领军者）和 SYSTRAN（机器翻译先驱）[35] 全都或多或少地参与到了 NMT 的开发中。...SYSTRAN』s Pure Neural Machine Translation Systems. arXiv preprint arXiv:1610.05540.
1997年，从乔治敦大学的机器翻译项目发展起来的SYSTRAN与硬件巨头数字设备公司合作，推出了第一个基于网络的免费翻译服务AltaVista。...Brin声称，韩国粉丝的一条信息，被SYSTRAN软件许可误译为“生鱼片的鞋子它希望。谷歌青葱的事！”，这促使谷歌决定扩大包括语言翻译在内的能力。
PROMPT 和Systran是RBMT系统中最著名的例子，即便他们也有一些细微差别和亚种。 机器直接翻译 这是最直接的机器翻译类型。
词典和语言规则以及小技巧构成的翻译体系 PROMPT 和 Systran 是 RBMT 系统中最著名的例子，即便他们也有一些细微差别和亚种。 机器直接翻译 这是最直接的机器翻译类型。
OpenNMT（Open-source Neural Machine Translation）是一个开源的神经网络翻译机器，于 2016 年由哈佛 NLP 研究组与 SYSTRAN 公司联合开发。
HarvardNLP 和 Systran 的研究者开始使用 PyTorch 开发和提升 OpenNMT，它最初开始于 Facebook Adam Lerer 的 [Lua]Torch 代码最初的再实现。
参见论文：学界 | 让莫奈画作变成照片：伯克利图像到图像翻译新研究 HarvardNLP 和 Systran 的研究者开始使用 PyTorch 开发和提升 OpenNMT，它最初开始于 Facebook
SYSTRAN』s Pure Neural Machine Translation Systems. arXiv preprint arXiv:1610.05540.
HarvardNLP 和 Systran 的研究人员开始利用 PyTorch 开发和改进 OpenNMT（http://t.cn/R6gvXcg ），这最初是由 Adam Lerer 利用 [Lua]Torch
来自HarvardNLP和Systran的研究人员开始开发和改进PyTorch中的OpenNMT，来源于Facebook上重新实现了来自Adam Lerer的[Lua] Torch代码。
例如，早期的机器翻译系统SYSTRAN就是基于这种技术。它在冷战时期被用于翻译俄语和英语之间的文件，虽然结果不够流畅，但在当时已经是一项重大突破。 2.
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