搜索公司在 AI翻译 这个事上扎堆并不令人不测。
2016年，GNMT技术（谷歌的神经网络 机器翻译 技术，模拟人脑的神经考虑形式）片面规划于谷歌翻译零碎中，随后，谷歌宣称其AI翻译的译文质量误差降低了55%-85%，并且将此技术普遍使用于网页翻译与手机使用。
国际，百度事先曾经研讨出了可使用的SMT技术（统计机器翻译），但得知NMT的横空出生之后，便迅速调转方向转而研发NMT技术，于是就有了BNMT使用于百度翻译。虽然初时的百度翻译速度很慢，但是，百度事先反响也佐证NMT的价值性。 互联网思维，就是在(移动)互联网+、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、用户、产品、企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。
搜狗、阿里、腾讯等公司也都有部署NMT范畴，推出多款基于神经网络的在线翻译和手机使用，在智能翻译范畴继续发力。360搜索也不愿落后，上线了基于NMT的360翻译，以期与去年上线的360英文搜索构成合力，且还拉来了微软旗下的搜索引擎Bing展开技术协作。
但是我们会发现，不管是谷歌还是BAT，其智能翻译从未能宣称能替代人工翻译，由于翻译还必需思索到运用者的情感及文明背景。从2016年起至今的两年工夫里，对海量语料的深度学习逐步成为AI开发的必修课，也成了巨头们规划AI翻译绕不过的“坎”。
搜索平台不谋而合发力NMT，为的是哪般？
后面说到，不管是国外的谷歌，还是国际的搜索巨头百度、搜狗、360等，均把NMT作为AI翻译的标配，翻译集中的范畴在中英互译上，这是一个很风趣的景象。AI翻译真的是块肥肉吗？惹得谁也不情愿落伍。
据统计标明，全球一共有73个国度，超10亿人以英语为官方言语，而汉语则是世界运用人数最多的言语，因而，中英互译自身的用户基数市场就能惹起巨头们足够的留意力了。
为什么要发力NMT，这得从AI翻译人类言语的方式说起，包括三种：第一，基于规则的机器翻译办法；第二，基于实例的机器翻译办法；第三，基于统计的翻译办法。SMT与NMT都属于第三种，从语料自动学习翻译模型，结合大数据经过评分输入翻译后果。
但是，SMT与NMT存在着明显的差距。SMT采用的形式是经过平行语料停止统计剖析，翻译的精确性则与语料的丰厚度呈分明的正相关，但是存在着翻译后果太过零散，片面熟硬，语法语义混乱的优势。而模拟人类神经网络构建模型，NMT是以一个句子为根本的处置单元，益处在于翻译进程中有着更好的语感，能降低SMT翻译的关于“形状、句法、词序”等方面出错的概率。因而，NMT在技术上恰巧可以无效补偿SMT的缺陷。而随着语料不时地加码，AI翻译的精确度也就高得多。
AI翻译引进NMT技术，就能精准辨认“语境”吗？
搜狗同传翻译在某次国际性会议上，宣称其神经网络机器翻译技术已达临界点，并在停止大规模商用推行。只是，搜狗的同传还是在国际会议上出过争议，后果不尽善尽美。即使在正式的场所可以应对自若的搜狗，在非正式场所会是怎样一种状况呢？很多时分的中英交流多以口语化方式呈现，对“语境”的了解远比“语法和词汇”难得多。下文我们将就几组语句停止讨论（以下从搜狗、360搜索、百度以及谷歌四大平台停止比照）。
第一组：献上我的膝盖。看看，最近这句网络常用语各翻译平台的程度
谷歌：Offer my knee。
360：express my admiration。
百度：Offer my knees。
搜狗：Give me my knee。
测试后果是搜狗、百度、谷歌均倾向于单词外表意思的翻译，并未能结合详细的文明背景，360关于该网络用语的解释稍显干练。
第二组：诗词，选自杜甫的《登高》。因其诗中次要是以诸多意象组成的意境，看翻译能否反应这种情感。
《登高》原文摘选：
风急天高猿啸哀，渚清沙白鸟飞回。
英语译文：
风趣的是将各自翻译的英文译成中文时，没有一个平台能复原。而在诗歌的中译英中360可以结合“语境”处置诗中的意向要素，搜狗翻译表达出了“悲怆”的情感，而百度翻译和谷歌翻译则完全是从字面上停止翻译，毁坏了诗的美妙。
第三组：新闻，选自红网。言语精练正式，但触及的元素较多，对语法的要求性比拟高。
原文：据长沙市住房和城乡建立委员会网站显示，2018年5月23日，长沙合计有两个项目获批预售证，均位于雨花区，辨别为五矿万境蓝山和创元时代。
译文：
同一段新闻，呈现了四种不同的译法。同一语句中各家强调的点不一样，譬如首句的“长沙市住房和城乡建立委员会”，360的翻译后果更显得专业并契合惯常表述，“长沙市”只是作为补充词呈现，而搜狗、百度和谷歌的翻译中，“长沙市”则是作为硬性的地名呈现。尤为值得留意的是，依据语境，“五矿万境蓝山”和“创元时代”都是楼盘名字，该当由汉语拼音直译，只要360辨认到这一点，搜狗、百度和谷歌三家都在“矿”、“蓝山”、“创元”、“时代”等字眼上纠结。
从这三组中，我们能发现360偏好于基于“语境”的逻辑停止分词，虽然也有做的不到位的，像针对诗词这样复杂的情感语句就无法精确传达，但是在“盛行语”优势分明；而谷歌和百度根本上是基于词组停止断句，因而，翻译也是一个词一个词，尤其是对古诗词的了解，谷歌就显得比拟忧虑了。
因而，AI翻译的成绩次要反映在三小气面：第一，机器翻译难以应对言语规则不一致的口语；第二，AI翻译难以结合文明语境停止了解，解析不出深层次的情感；第三，针对较长的段落，以及较为复杂的语境，往往会呈现语法成绩多，语句出错率高的缺点。
AI翻译要“地道”，技术倒不是关键
翻译界老将何恩培曾讲：“机器翻译不断被公以为 人工智能 范畴最难的课题之一。而且言语面前的多元文明和复杂社会属性，注定了言语规则不能够规律化”。但是，中国有句老话：功在不舍。关于AI翻译而言，最难的不是技术，而是“语境”了解，而AI翻译才能的级别上下又表现在这，集中表现了平台喂养语料的资源情况。AI翻译能否“地道”，取决于以下几点。
1、训练数据库的内容全体优质水平
这影响到翻译精确水平，取决于信息资源的整合才能。不管是BAT，还是360、搜狗、有道等，都在注重内容生态建立，搜狗有了腾讯微信入口搜索，360抢占了平安范畴的数据来源。但是，这不能够是一个完全开放的体系，没有哪一家可以整合整个互联网的资源，各平台训练数据库各有侧重，AI翻译特征也不尽相反，例如360翻译侧重于地道的口语与盛行语，百度翻译则显得大而全。
2、开放对等的中外数据交流,或可增强AI的深度学习
国际对标竞品之间的协作绝对较难，但中外数据交流却是最好的互补。因而，百度上线过英文搜索产品，而360与微软Bing有过技术协作。此外，有了国界互译也变得更有意义。因而，中外数据协作，或许关于文明背景的数据沉淀有很好的补充，也是扩大深度学习的语料最直接的方式。
3、需求预备少量的网络语随着中国经济向消费型模式的转型， 电子商务和移动电子商务的快速发展带来了支付行业强劲的增长。及口语语料
除了诗词包含深沉文明底蕴外，网络语和口语是与一个地域的文明最为接近的言语形状，时下搜索引擎从主动搜索向自动的、基于用户兴味的内容引荐引擎转型，这关于构建口语语料训练模型倒是一个不错的尝试。
总之，AI翻译可以精准辨认“语境”是需求很长一段路要走！
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