抢占AI翻译赛道，搜索平台为何不约而同发力NMT？

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2023-07-05 01:36:30

背景

本文探讨了搜索平台为何不约而同发力NMT的原因，以及AI翻译在语境理解方面的挑战。通过对比谷歌、百度、搜狗、360等平台的翻译结果，分析了不同平台在语料资源整合、开放平等的中外数据交流、口语语料训练模型等方面的差异。

搜索平台为何不约而同发力NMT？

搜索公司在AI翻译这个事上扎堆并不令人意外。2016年，谷歌布局GNMT技术，随后声称其AI翻译的译文质量误差降低了55%-85%。国内，百度当时已经研究出了可应用的SMT技术，但得知NMT的横空出世之后，便迅速调转方向转而研发NMT技术，于是就有了BNMT应用于百度翻译。搜狗、阿里、腾讯等公司也都有部署NMT领域，推出多款基于神经网络的在线翻译和手机应用，在智能翻译领域持续发力。360搜索也不愿落后，上线了基于NMT的360翻译，且还与微软旗下的搜索引擎Bing开展技术合作。

语境理解是AI翻译的挑战

AI翻译要“地道”，技术倒不是关键。AI翻译的问题主要反映在三大方面：机器翻译难以应对语言规则不统一的口语；AI翻译难以结合文化语境进行理解，解析不出深层次的情感；针对较长的段落，以及较为复杂的语境，往往会出现语法问题多，语句出错率高的毛病。因此，AI翻译能够精准识别“语境”是需要很长一段路要走。

不同平台的差异

通过对比谷歌、百度、搜狗、360等平台的翻译结果，分析了不同平台在语料资源整合、开放平等的中外数据交流、口语语料训练模型等方面的差异。例如，360翻译侧重于地道的口语与流行语，百度翻译则显得大而全。从这三组中，我们能发现360偏好于基于“语境”的逻辑进行分词，而谷歌和百度基本上是基于词组进行断句。

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