方案于本年晚些时候推出新的翻译体系，运用人工神经网络大幅改善主动翻译功用，协助用户阅览老友用外语书写的状况更新。
Facebook言语技能工程总监阿兰帕克尔(Alan Packer)周一表明，与当今的大都翻译软件运用的计算式翻译技能比较，神经网络能够翻译出愈加天然的句子。他还表明，神经网络或许还更拿手将习语或比方翻译成目标言语中的对应内容。
谷歌也在测验运用神经网络改善翻译服务，但并未发表详细的时间表。Facebook和谷歌都具有巨大的数据，能够适用于练习言语处理软件。但Facebook的数据更能反映人们的日常休闲对话。该交际网络上的帖子和谈论总数约为2万亿条，其16亿活泼用户每天还为其新增约10亿条内容。
帕克尔解说了如何用数据练习软件翻译口语化的单词和短语。Facebook几个月前注意到法国青少年运用“uau”来替代英语中的“wow”。现在，Facebook的机器学习软件现已能发现这一改变，并给出恰当的翻译。
帕克尔表明，Facebook现在能够翻译40多种言语，每天供给20亿条翻译，每月约有8亿用户在Facebook上看到翻译后的内容。
帕克尔对表情符号的翻译毫不忧虑，“这一些内容的通用性很强。”他说。(书聿)
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