網易有道上線神經網絡翻譯 質量媲美英語八級

在機器翻譯領域深耕了近十年的網易有道，再次給人們帶來了驚喜。

近日，網易有道在GMIC（全球移動互聯(lián)網大會）未來創(chuàng)新峰會上公布：由網易公司自主研發(fā)的神經網絡翻譯（ Neural Machine Translation,以下簡稱NMT）技術正式上線。作為受到丁磊親自“過問”、網易最重要技術創(chuàng)新之一，此次在有道上線的NMT技術，由網易有道與網易杭州研究院歷時兩年合力研發(fā)，將服務于有道詞典、有道翻譯官、有道翻譯網頁版、有道e讀等產品；這不但意味著借力于NMT技術，有道產品在語言翻譯質量方面將有巨大的提升——超過7億用戶將享受到NMT帶來的高效與便利，更意味著低調務實的網易，早已在人工智能的領域未雨綢繆，并早于業(yè)界實現(xiàn)人工智能技術在更廣泛網民中的深度使用。

人工智能改變翻譯讓翻譯更“聰明”

深度學習是推動當前人工智能熱潮最關鍵的技術，它首先在圖像、音頻等感知領域獲得了巨大成功，目前在語言方面的應用也獲得了長足的進展。

而神經網絡翻譯就是深度學習在機器翻譯領域的具體應用。

作為目前機器翻譯領域最前沿的技術，神經網絡翻譯采用獨到的神經網絡結構，能夠對翻譯的全過程整體建模；與統(tǒng)計翻譯模型（SMT）相比，神經網絡翻譯模型更像一個有機體。

NMT對整個句子進行編碼，能夠更充分地利用上下文信息，判定多義詞的詞義，生成更高質量的譯文。最直觀的一點就是，NMT譯文的句子結構完整，語序更接近人類語言使用習慣，翻譯結果更加通順；而SMT則像由多個組件構成的機器，每個組件完成各自的目標，但“拼接”出來的翻譯結果，常常不盡人意。

NMT翻譯原理

如果從具體的例子來看，此次在有道上線的NMT的翻譯結果更準確，斷句和語法比起傳統(tǒng)機器翻譯（SMT）有了直觀可感知的提升，更接近人們心中“會說話”的人工智能。

NMT與SMT英譯中結果對比

據悉，與傳統(tǒng)的基于短語的統(tǒng)計翻譯模型相比，此次在有道上線的NMT翻譯質量的提升是SMT過去十年累計提升的總和。

新聞和口語翻譯出色質量可媲美英語八級

從翻譯界通用的BLEU值評價指標來看，此次在有道上線的NMT在新聞文章、英語學習及口語等場景下的英文翻譯，做得比同類國際產品更加出色。而丁磊也曾在內部表示，新聞和口語是中國人接觸英語最常見的兩個領域，應在這兩方面加大研究。

事實上，詞典本就是有道的傳統(tǒng)優(yōu)勢，其詞條數據龐大、解釋準確，已經成為國內用戶學習英語的首選。憑借這一優(yōu)勢，再加上有針對性的優(yōu)化，此次在有道上線的NMT對英語學習場景下的翻譯結果更加精準。這類翻譯需求的特點是，原文規(guī)整、語法及句式較為規(guī)范，因此用戶對其準確性要求更高。在該類數據上的盲測結果顯示，此次在有道上線的NMT，其英譯中和中譯英的BLEU值均領先同行7個多百分點。

英譯中對比

新聞文章翻譯是另外一個常見的需求，它的特點是，長句較多、句子結構復雜且有大量人名地名。在這類數據上，此次在有道上線的NMT同樣表現(xiàn)不俗，英譯中BLEU值超同行6個百分點，而中譯英也超其8個百分點。

中譯英對比

而從以上的例子可以看出，有道上線的神經網絡翻譯的結果十分通順和準確，幾乎沒有任何語法錯誤。這樣的結果，即使是普通人中等英文水平都很難達到，而據翻譯專業(yè)人士表示，要達到這樣翻譯水平，至少英語水平在專業(yè)八級。

集網易公司之力攻堅技術難題

此次在有道上線的NMT，其翻譯質量的大幅提升，源于有道及網易杭州研究院的通力合作。

作為國內最早開發(fā)統(tǒng)計機器翻譯（SMT）的公司，有道早在兩年前也開始涉足神經網絡翻譯領域的探索，并為此投入了巨大的研發(fā)力量。為了加快項目進度，網易杭州研究院于一年前也參與進來。

網易有道首席科學家段亦濤表示，“有道在用戶翻譯場景上近十年的積累，使得我們擁有豐富的數據資源，同時我們研究深度學習和機器翻譯技術多年，攻克了數據處理、大規(guī)?？蚣堋⒛Ｐ蛢?yōu)化、領域適配等技術難題，并開發(fā)出一些我們特有的技術，比如領域適配技術，使我們的模型能夠自動適應不同的場景，目前有道的NMT已經在新聞、學習、口語和一些科技領域等場景下做到了最優(yōu)。”

網易杭州研究院感知與智能中心總經理李曉燕則表示，“此次在有道中上線NMT技術，可以說是機器翻譯領域的標桿，作為擁有十余年技術沉淀的互聯(lián)網實力研發(fā)團隊，杭研院從深度學習理論出發(fā)，解決了大規(guī)模框架、模型優(yōu)化等技術難題，高效完成了翻譯場景對接和NMT技術應用工程化。”

機器翻譯的未來 讓語言不再是障礙

此次在有道上線的NMT把人工智能接入機器翻譯，并結合自身優(yōu)勢以及對技術的優(yōu)化從而大幅提升翻譯質量，對有道乃至整個翻譯行業(yè)來說，都是一次重要突破。

過去由于技術的限制，機器翻譯僅能翻譯一些簡單詞組，對復雜內容翻譯效果并不佳。而神經網絡翻譯技術的發(fā)展，給翻譯質量帶來了極大提升，高質量的機器翻譯將更廣泛更便捷地被人們使用，那么語言對于人類來說，還將是一個障礙么？

段亦濤坦言，神經網絡翻譯在全球范圍內都屬于前沿技術，雖然業(yè)內已有一定成果，但可挖掘的空間還很大。目前我們的技術突破，的確讓業(yè)內感到振奮， 但機器翻譯作為人工智能領域的核心難題之一，未來還有很多的努力要做。

李曉燕也談到，今天我們在有道產品中上線的NMT，只是人工智能在機器翻譯領域探索的起點。得益于有道在翻譯數據的強大積累，我們的NMT技術將快速迭代更新，未來將不斷帶來更優(yōu)質的翻譯體驗。

據悉，此次推出的NMT技術未來兩周將陸續(xù)在有道詞典、有道翻譯官、有道翻譯網頁版、有道e讀等產品中正式應用。

有道翻譯官拍照翻譯中應用

在機器翻譯領域深耕了近十年的網易有道，再次給人們帶來了驚喜。

近日，網易有道在GMIC（全球移動互聯(lián)網大會）未來創(chuàng)新峰會上公布：由網易公司自主研發(fā)的神經網絡翻譯（ Neural Machine Translation,以下簡稱NMT）技術正式上線。作為受到丁磊親自“過問”、網易最重要技術創(chuàng)新之一，此次在有道上線的NMT技術，由網易有道與網易杭州研究院歷時兩年合力研發(fā)，將服務于有道詞典、有道翻譯官、有道翻譯網頁版、有道e讀等產品；這不但意味著借力于NMT技術，有道產品在語言翻譯質量方面將有巨大的提升——超過7億用戶將享受到NMT帶來的高效與便利，更意味著低調務實的網易，早已在人工智能的領域未雨綢繆，并早于業(yè)界實現(xiàn)人工智能技術在更廣泛網民中的深度使用。

人工智能改變翻譯讓翻譯更“聰明”

深度學習是推動當前人工智能熱潮最關鍵的技術，它首先在圖像、音頻等感知領域獲得了巨大成功，目前在語言方面的應用也獲得了長足的進展。

而神經網絡翻譯就是深度學習在機器翻譯領域的具體應用。

作為目前機器翻譯領域最前沿的技術，神經網絡翻譯采用獨到的神經網絡結構，能夠對翻譯的全過程整體建模；與統(tǒng)計翻譯模型（SMT）相比，神經網絡翻譯模型更像一個有機體。

NMT對整個句子進行編碼，能夠更充分地利用上下文信息，判定多義詞的詞義，生成更高質量的譯文。最直觀的一點就是，NMT譯文的句子結構完整，語序更接近人類語言使用習慣，翻譯結果更加通順；而SMT則像由多個組件構成的機器，每個組件完成各自的目標，但“拼接”出來的翻譯結果，常常不盡人意。

NMT翻譯原理

如果從具體的例子來看，此次在有道上線的NMT的翻譯結果更準確，斷句和語法比起傳統(tǒng)機器翻譯（SMT）有了直觀可感知的提升，更接近人們心中“會說話”的人工智能。

NMT與SMT英譯中結果對比

據悉，與傳統(tǒng)的基于短語的統(tǒng)計翻譯模型相比，此次在有道上線的NMT翻譯質量的提升是SMT過去十年累計提升的總和。

新聞和口語翻譯出色質量可媲美英語八級

從翻譯界通用的BLEU值評價指標來看，此次在有道上線的NMT在新聞文章、英語學習及口語等場景下的英文翻譯，做得比同類國際產品更加出色。而丁磊也曾在內部表示，新聞和口語是中國人接觸英語最常見的兩個領域，應在這兩方面加大研究。

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