谷歌翻译本身使用深度学习来翻译可以在这里看到的句子。

您可以跨语言翻译句子，您需要两件事：

1. 具有成对翻译（如英法）的大型数据集。您可以从这里找到这样的数据集。
2. 序列到序列的 RNN 模型。他们具有编码器-解码器架构，可将源语句编码为思想向量，然后对其进行解码以形成翻译。这张图片可能会有所帮助。 图为谷歌采用的神经机器翻译。

此外，TensorFlow 和 Keras 有助于创建此类深度学习模型。可以参考Keras 作者的这篇博客。这些模型 (seq2seq) 在文本摘要、NMT 和其他序列到序列任务中获得了普及。

如果您希望创建一个全面的生产就绪语言翻译器，那么您将需要一个 GPU，因为这些模型训练起来很繁重，而且文本语料库非常大。