人工智能翻译大比拼 有道翻译战胜谷歌夺得冠军

有道翻译官给出的翻译结果是：“There once was a ture love before me, but I didn’t cherish it”“ when I lost my later regret, the most painful thing in the world is this.”“ If God give me one opportunity again, I can say 3 words for that girl: I love you.”，这已经十分准确到位了。值得一提的是，有道翻译官的使用体验最流畅的，几乎没有卡顿并且能第一时间外放出翻译结果。

搜狗翻译也发挥正常，对于“你的声音里，满满的都是我们将要创造的美好回忆”这样的挑战能够准确完成。不过在英文翻译中文的过程中，发音比较容易混淆的 sing 被搜狗翻译成了 see，“我喜欢你，我感觉你能看到我”也被误翻译成了“I like your business, look.”。

至此，有道翻译官率先拿下一局。

拍照翻译 看人工智能黑科技如何“即拍即译”

第二局的口音大评测环节，三款翻译软件都表现突出，翻译得都比较准确。

挑战者演唱了一首 Lady Gaga 的 《Telephone》和说唱歌手 Eminem 的 《Lose yourself》开头的几句，Google 翻译和有道翻译官翻译结果都不错，而搜狗翻译也同样表现良好。

直到第三局“拍照翻译”环节，再一次拉开实力的差距。主持人随机挑选了BBC上一篇题为《How Greenland would look without its ice sheet》的新闻报道。

三款翻译软件现场的翻译结果是这样的：

Google 翻译：如何格陵兰岛看起来没有它的冰 表。

有道翻译官：如果没有冰盖，格陵兰岛将会怎样？

搜狗翻译：如果没有冰，格陵兰岛将会怎样。换行之后又多翻译了一个字：表。

笔者亲测的效果也差不多，而且排版上看，有道翻译官整洁很多：

在图例注释的翻译中，也只有有道翻译官将“The map reveals a hidde world of mountains and canyons”翻译为“这张地图揭示了一张隐藏的山脉和峡谷”，而Google 翻译和搜狗翻译的结果都是：“疗法 安塞德”。

最终，凭借在对话翻译、拍照翻译中的出色表现，有道翻译官夺得此次人工智能翻译大赛冠军。而现场的不少观众也被比赛过程中各种精准的翻译结果所折服，纷纷表示“简直碾压了我四级英语水平。”

此前，由第三方翻译评测机构“试译宝”发起的一场人机翻译PK赛中，以有道翻译领衔的机器翻译军团，以碾压之态胜过人类翻译军团。

“截止12月19日最新的结果，人类获得32%译星，机器获得68%译星。在机器军团贡献榜，有道获得译星最多，远多于谷歌、百度、搜狗和必应。（获得译星越多，表明翻译准确度越高；数据来源“试译宝”）

有道神经网络翻译 让翻译更“聪明”

实际上，人工智能的突飞猛进，已经在很多领域带来了惊人的改变。

以机器翻译领域为例，今年5月正式推出的有道神经网络翻译，实际上正是此次人工智能翻译大赛的真正主角。其给机器翻译带来的效果提升，是过去统计翻译模型（SMT）十年的总和，有些翻译效果甚至堪比专业八级水平。

作为目前机器翻译领域最前沿的技术，神经网络翻译（NMT）采用独到的神经网络结构，能够对翻译的全过程整体建模，整个神经网络翻译模型更像一个有机体。它能对整个句子进行编码，能够更充分地利用上下文信息，判定多义词的词义，生成更高质量的译文。NMT翻译出来的句子结构完整，语序更接近人类语言使用习惯，翻译结果更加通顺。

而神经网络翻译模型各家都在用，为什么有道神经网络翻译的效果却更好呢？

此前，网易有道首席科学家段亦涛曾表示，其原因在于有道在用户翻译场景上十年的积累，尤其是在中文查词、翻译等方面，使得其拥有独有的、极其丰富的数据资源和技术沉淀；有道的技术团队还攻克了数据处理、大规模框架、模型优化、领域适配等技术难题，并开发出一些特有的技术，比如领域适配技术。例如，在此次人工翻译大赛中表现突出的对于新闻的拍照翻译，就是缘于有道神经网络翻译在新闻、学习、口语和一些科技领域等场景下，把翻译效果做到了最优。

据悉，有道神经网络翻译技术目前已经全面应用于有道词典、有道翻译官、有道翻译网页版、翻译蛋等产品中，同时已接入有道智云开放平台，面向所有开发者开放，超过8亿用户正在享受有道神经网络翻译技术带来的高效与便利。（李威）返回搜狐，查看更多