作为一个科技从业者,阅读AI顶会的最新论文、浏览国内外创新的最新动向,是我工作的重要部分。平时接触的开发者、科学家、企业研究人员等,工作生活中也涉及大量专业阅读。

于是乎,我就会经常听到这样的抱怨:

PDF格式的论文,很多翻译软件需要手动复制粘贴,效率还不如直接查字典;

不动脑子按段落甚至句子直译,信达雅一个都没有,机翻完我还要花时间二次review;

海外开发社区的技术文档专业词汇太多,翻译得不准,好几天的代码都白写了……

这可能是AI技术里非常容易让人迷惑的地方。近几年随着AI技术快速进步,机器翻译水平也大幅提升,结果一遇到外文文献、外刊投稿、办公文档、商业报告、海外网站技术文档之类的专业翻译需求,很多产品还是不能满足。

这些问题说明,总体可读可懂,满足出国旅游、购物娱乐等日常沟通的场景,只是机器翻译的基本功能。进一步的市场需求,是深度专业内容的跨语言交流,让商业、科研、技术等专业信息可以实现无缝对接。

跨越这堵语言之墙,也成为一场NLP领域的全球竞赛。一直深耕机器翻译的百度翻译团队,从来没有停止过攀登的脚步。

我们从机器翻译的新技术动向说起,聊聊百度给机器翻译带来的新可能。

机器翻译的技术攀登:

百度引领NMT革新

跨越语言之墙还需要哪些技术突破?想要回答这个问题,有必要先回答:机器翻译今天发展到哪一步了。

过去几十年间,人们一直在探索如何使得机器翻译达到人类的翻译水平,翻译方法不断迭代。基于规则的机器翻译,依靠人工编纂的双语词典和专家总结的规则进行翻译;基于实例的机器翻译,从双语对照的实例库中选择与原文相似度高的实例,通过模仿和修改进行翻译;基于统计的机器翻译,对翻译过程进行数学建模,并从大量的训练数据中自动学习翻译知识。

变革发生在2014年,通过循环神经网络(RNN)来对语言向量进行编码解码,并且使用长短期记忆网络(LSTM)来增强长句翻译能力的神经机器翻译(NMT),为机器翻译领域带来新的研发范式。百度、谷歌、微软等一批NLP领域的优等生推进深度学习在机器翻译领域的研发和应用,百度翻译在2015年发布了全球首个互联网NMT系统,领先谷歌1年多。现在,大家用翻译软件进行日常交流、旅游商务等活动,已经基本没有问题了。

而专业领域的翻译想要令人惊喜的进展,总的来说需要做到两件事:

一是技术突破。推动机器翻译不断接近专业翻译能力。头部厂商主要从几个方面努力:1. 预训练大模型,例如文心、GPT-3、BERT;2. 多语言统一建模和翻译;3. 面向垂直领域的高精度翻译模型。其中,百度作为更早进入NMT时代的科技企业,就在机器翻译技术上取得了国际领先的成果。2020 年,咨询机构Gartner在 《Hype Cycle for Natural Language Technologies》报告中,就将百度翻译列为神经网络机器翻译标杆机构。

二是产品设计。技术有所突破,还要通过成熟的产品设计和应用体验,让用户感知到专业机器翻译的价值。一些机器翻译产品可能技术很强,但由技术人员来主导产品设计,导致用户体验很糟糕。在这方面,具备互联网产品设计相关经验的厂商,自然能够更好地实现技术落地。比如百度翻译就打造了非常丰富的产品矩阵,支持PC端、移动端等各类终端设备,面向C端、B端的多种应用;支持文本、文档、图片、语音等多模态翻译,全方位满足各种翻译需求。百度翻译的产品优势,让普通用户可以低门槛、更便捷地用上专业机器翻译能力,目前日均响应的翻译请求已达千亿字符。

从这个角度来看,百度翻译是国内少有的,能够同时占据技术和产品两个机器翻译高地的科技企业。那么,百度翻译究竟是如何翻越专业翻译的语言之墙?

耸立的语言墙:

机器翻译进入专业领域的三道门槛

你可能会问,机器翻译都搞了快七十年,怎么专业领域的语言之墙依旧没有被攻克?

专业信息、学术资源、商业文件等翻译需求,是一块巨大的商业蛋糕,同时也是从未被彻底解决的痛点。这是因为专业领域的翻译,存在“三高”的要求:内容安全要求高、翻译准确率要求高、翻译效率与体验要求高。

内容安全要求高:专业文档往往涉及到科研创新、商业往来等信息,翻译过程中需要上传到云端或软件服务商的服务器进行操作,一旦硬件来源或软件使用权受限,或者服务不稳定,都会给专业用户带来麻烦和风险。

翻译准确率要求高:信达雅,信(即翻译准确率)排在第一位,专业翻译中存在大量专业单词、复杂长句子,容易出现歧义,软件翻译失之毫厘,内容准确度就谬以千里。

翻译效率与体验要求高:翻译软件的效率、易用性,直接影响到用户体验。很多人可能有这样的经历,有的软件不支持整篇文档翻译,手动复制粘贴连分段都不准确,翻译效果难以直视;有的PDF文档翻译成word后,原本的排版被打乱,还需要自己手动调整……这些都给用户带来了额外的负担。

所以,我们就从安全可靠、效果、效率这三个方面,来评测一下百度翻译的解决思路。

首先,安全可靠。

作为一名知识内容生产者,文档承载的是我安身立命之本,所以,数据安全几乎是我是否使用一款翻译工具的首要考量因素。同理,论文数据之于科研工作者、商业报告之于企业从业者、技术文档之于工程人员,安全隐私都是至关重要的。

深度学习平台是每个神经网络机器翻译模型的底层技术框架,市面上相当一部分翻译厂商的底层技术框架仍然使用TensorFlow(美国谷歌)和PyTorch(美国脸书)为代表的海外框架。非国产自研,可能在未来遭遇无硬件可搭载和无框架使用的窘境。

比如在使用海外平台DeepL的过程中,我就会经常遇到加载缓慢、连接不上的问题。海外翻译软件往往需要上传到海外企业的服务器,比如DeepL上传的文档会被发送到美国的Adobe公司。

与之相比,国内翻译产品就不会遇到这个困扰。以百度翻译为例,产品基于全面自研的飞桨深度学习框架,同时采用多种措施来保障数据安全,获得ISO27001等多项国内外权威信息安全管理认证。存储前,会先进行安全的加密操作;数据传输中,采用安全传输层协议(TLS),保障保密性和数据完整性,并提供完备的密钥管理机制和加密措施;用户删除数据后,后台将同步删除相关内容,不会留存。总体来说,在可靠性和安全性上更有保障。

第二,翻译效果。

专业翻译最终要靠结果的“信、达、雅”说话。包括专业术语翻译是否准确,语序是否流畅连贯,一些特定文化背景的表达是否地道……

可以看到,百度翻译通过多个专业领域模型,有效增强翻译准确度。我们随机选取了《自然》杂志的一篇生物领域论文《A pan-cancer compendium of chromosomal instability染色体不稳定性的泛癌症纲要》,选择百度翻译的“生物医药“模型后,结合上下文语义给出了准确的翻译。可以看到,生物医药这类充满大量专业术语的领域,百度翻译的结果并没有让人失望。

对于学术文章中复杂的长句子和特定格式,百度翻译能够识别论文格式中的各种基本要素,如正文、引用、尾注等,避免错译、漏译。以这篇AAAI 2022的顶会论文《Meta-Learning for Online Update of Recommender Systems》为例,百度翻译就准确保留了参考文献引用信息,这对阅读专业文献非常有帮助。

第三,翻译效率。

专业领域的机器翻译,用户的一个关键痛点是:很多地方需要用户“不厌其烦”地手动操作或反复修改。而拥有十多年翻译产品经验的百度,自然也在应用能力上游刃有余。百度翻译将这些“烦点”一一消解,提升翻译效率和文档的可读性、易读性,从而减少用户手动调整、修改的麻烦,将时间精力放在更有创造力的事情上。

首先,百度翻译支持多种格式文档,一键上传就能进行全篇翻译。像PDF这种不能编辑的文档,可以完整地保留样式和排版,不需要用户手动将文字复制粘贴到翻译软件中,并且提供整页预览模式、逐句对照模式等,不同需求的用户可以自主选择来提升效率。

比如下面这份《英国人工智能研发商业化和标准》,这类咨询机构的商业报告,是很多产业研究者、高校师生、政策制定者等工作学习中的参考读物,快捷、高效地阅读体验,能够帮大家节省不少时间。将PDF文件一键上传到百度翻译,就能快速得到准确的译文,排版格式也与原文保持高度一致,大大方便了阅读。

输入数据的准确性对翻译结果起到至关重要的影响,文本纠错是机器翻译的关键能力之一。专业领域容易遇到一些佶屈聱牙、拼写复杂的专用术语、学术名词等,百度翻译的智能纠错,可以对语句自动检查、实时提示、自动纠错,减少人工校验成本。

此外,百度翻译通过人机共译智能增强,语料自动沉淀,机器自动学习,翻译模型实时增强,逐渐缩小机器翻译与理想译文之间的差距,实现越翻越省力,真正提升效率。

英国诗人塞缪尔·约翰逊曾说过,语言是科学的唯一工具。整体来看,百度翻译已经在专业论文、学术文献等领域,展现出了强大的翻译能力,帮专业人士翻越了语言这堵高墙,把语言这个工具交到了每一个需要在专业领域跨语言协作的人手中。

翻山越岭之后,

语言墙背后的宏大场景

从百度翻译的技术体系和产品设计中,可以看到,机器翻译要进入专业领域,不光要有技术,还要有较强的产品设计能力,考验的是企业的综合实力。机器翻译进入专业领域,也推动翻译应用来到了新的赛点。

重建巴别塔。专业领域的语言壁垒,为知识、信息、资源的流动树立起极高的门槛,比如目前全球有六成以上各类文献资料和科研论文都是用英文撰写,其他语种也蕴含着大量的知识宝藏。越来越多的人使用百度翻译来突破语言的阻碍,让专业领域的协作没有障碍,将大大促进全球的知识交流与传播,支撑科技创新、实现知识公平。

重塑机翻格局。专业领域的机器翻译,相比生活化场景,有着更高的壁垒与更强劲的需求,无论市场容量、付费意愿、付费潜力,以及用户忠诚度,都是非常高的。百度翻译凭借优秀的专业翻译能力,可以建立起差异化优势,进入商业化的良性循环,在机器翻译市场格局中进一步领先。

借助翻译,人类社会从相互阻隔走向了相互交往。今天,世界科技、经济与文化更为频繁地展开交流,面对浩如烟海的信息与知识,仅靠数量有限的专业翻译人士,很难满足大众对专业翻译的需求。幸好,机器翻译开辟了一条新的跨语言沟通之路。七十年来,机器翻译技术不断迭代,有着旺盛的生命力,那是一代又一代技术人,在为重建巴别塔的理想而不断努力。

随着百度翻译等产品推动机器翻译向专业领域不断深入,人们可以展开更专业、更精深的跨语言交流,机器翻译正成为助力全球交流的一股重要力量。

跨越专业翻译的语言之墙:百度翻译的技术攀登相关推荐

  1. c#语言程序翻译软件,百度翻译新API C#代码(winfrom,webform....)小程序-Go语言中文社区...

    3月的下午,在C#群里日常装逼(聊天), 一兄弟说百度翻译有没有winfrom上用的Demo,问了一天  嫌烦了  我就干脆自己写个: PS 百度上的部分代码害死人啊  api地址都换的不成样了, 还 ...

  2. python怎么读发音百度翻译-python selenium 爬取百度翻译单词音标-Go语言中文社区...

    python selenium 小爬虫 主要流程 读取excel文件中的单词--利用selenium 去百度翻译中获取单词对应的音标--写入cvs文件 selenium 安装 环境配置略过 谷歌浏览器 ...

  3. python爬百度翻译-爬虫 python爬取百度翻译接口 超详细附源码

    前言 今天教大家如何利用 firefox 分析百度翻译的接口,并用python爬取接口.大家学会后可以干一些有趣的事情,比如做一个自己的翻译软件. 具体内容 1 - 找到URL接口 进入百度翻译的网址 ...

  4. 百度翻译mac桌面端:百度翻译 for Mac

    百度翻译桌面端是百度专门为mac用户推出的一款翻译软件,除了支持200+语种翻译,而且具有海量词库资源,还可以开启极简模式,跨软件划词句,快捷键发起翻译等等,是你英语学习必备以及多语言互译在线工具! ...

  5. python实现翻译功能_Python爬虫实现百度翻译功能过程详解

    首先,需要简单的了解一下爬虫,尽可能简单快速的上手,其次,需要了解的是百度的API的接口,搞定这个之后,最后,按照官方给出的demo,然后写自己的一个小程序 打开浏览器 F12 打开百度翻译网页源代码 ...

  6. python实现离线翻译_基于python实现百度翻译功能

    运行环境: python 3.6.0 今天处于练习的目的,就用 python 写了一个百度翻译,是如何做到的呢,其实呢就是拿到接口,通过这个接口去访问,不过中间确实是出现了点问题,不过都解决掉了 先晾 ...

  7. python将英文翻译为中文_Python使用百度翻译开发平台实现英文翻译为中文功能示例...

    本文实例讲述了Python使用百度翻译开发平台实现英文翻译为中文功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 import random import requests impor ...

  8. html调用百度翻译api,vue cli3 调用百度翻译API翻译页面的实现示例

    首先说下,本人为在校大三狗一只,缺少实战开发经验,然后用语什么的也不标准,就按我自己的想法写的,有什么不对的地方欢迎指导指导哈 然后直接开始吧 在需要翻译的地方做上标记,这里用的是添加名为" ...

  9. 基于PyQT5的翻译小程序(支持百度翻译和有道词典)

    基于PyQT5制作的翻译小程序 通过requests获取翻译结果,使用PyQT5设计界面,使用SystemHotkey设置全局快捷键 1. 实现基本翻译功能 2. 实现截图(支持快捷键F1启动)或拖入 ...

最新文章

  1. Redis学习笔记02--主从数据库配置
  2. 【机器学习入门到精通系列】机器学习系统设计(Precision Recall)
  3. ARM处理器全解析:A8/A9/A15都是什么?
  4. ELK(ElasticSearch+Logstash+ Kibana)搭建实时日志分析平台
  5. Nacos 开源、自研、商业化三位一体战略解读
  6. 禁止32位安装包运行在64位操作系统上
  7. Vue中的hellow world描述el与data的基本使用--Vue知识点归纳(一)
  8. python+pyqt5实现24点小游戏
  9. 普通人快速拿到校招offer的十大狠招
  10. Windows 2000虚拟机安装全过程(VMware)
  11. ESP8266 WIFI模块使用说明
  12. SQL数据库学习总结
  13. 企业双运营商出口负载均衡同时冗余备份
  14. 模仿支付宝支付成功特效:svg圆圈转动+打钩
  15. 小程序中时间计算(时、分、秒)
  16. oracle field怎么翻译,field是什么意思_field的翻译_音标_读音_用法_例句_爱词霸在线词典...
  17. 计算机科学与技术专业为什么要学物理,「物理」一定要好的14个大学专业
  18. 图解网络:组建一个网络需要用到哪些硬件设备?
  19. 【Gin框架】框架入门
  20. Exp 8 Web基础 20164318 毛瀚逸

热门文章

  1. Kotlin泛型上界与扩展函数
  2. APP推广基础知识大全
  3. Win10子系统Ubuntu安装Thingworx8.5--1. WSL Ubuntu 安装
  4. UNIX环境高级编程笔记(14)- 函数sigsuspend 实现父进程子进程同步
  5. 神经网络 和 NLP —— 语言模型和词向量
  6. 科技企业的幕后推手,人工智能究竟有何魔力
  7. ~scanf的意思、作用
  8. 触发器-- 肖敏_入门系列_数据库进阶 60、触发器(三) --youku
  9. 没病到一定程度,你千万别去。
  10. Android中应用分包的方法(Apk Splits)