论文救星要来了？神经网络算法强化翻译，速速来看！

Posted 2021-04-24 东南大学研究生

作为一名研究生，不可避免要跟英语打交道。你是否会时常为论文翻译而苦恼？你是否又会对各种翻译系统的结果感到啼笑皆非？ 日前， 谷歌翻译宣布推出新翻译系统，声称能够与人工翻译竞相匹敌。

这到底是怎么回事呢？让小编带大家一探究竟。

不久前，AlphaGo战胜韩国职业棋手李世石，利用神经网络实现的人工智能受到广泛关注。之后，谷歌尝试将 神经网络算法用于 训练谷歌翻译，全面升级了自己的翻译系统。

9月27日，谷歌宣布推出新的翻译系统，并将其同时应用于网页版和手机APP中，他们声称这套翻译系统的准确度有了质的飞跃， 能够与人工翻译竞相匹敌。

翻译系统的突破性进步有着十分重要的意义，它将使得阅读外文网站更加容易，和不同母语的人们沟通更加轻松，甚至能够促进人与机器之间的交流。对于我们 研究生来说，最重要的是， 阅读外语文献更加容易，更能够为我们 撰写英文论文提供极大的帮助 。

是不是有点小激动啊！

9月27日，谷歌在ArXiv.org上发表论文《 Google’s Neural Machine Translation System Bridging the Gap between Human and Machine Translation》（ 谷歌翻译整合神经网络：机器翻译实现颠覆性突破）介绍谷歌的 神经机器翻译系统（GNMT，Google Neural Machine Translation）。

9月28日，谷歌 Research Blog 发布文章对该研究进行了介绍，还宣布 将 GNMT 投入到了非常困难的汉语-英语语言对的翻译生产中，引起了极大的关注。

十年前，谷歌翻译的核心算法是基于短语的机器翻译（PBMT:Phrase-Based Machine Translation）。正如我们知道的，在很多中英翻译上会让我们很是头疼。输入中文，翻译系统给出的答案往往是“惨不忍睹”。这是因为基于短语的机器学习将输入句子分解成词和短语，然后很大程度上对它们进行独立地翻译，而神经机器翻译则将整个输入句子视作翻译的基本单元。谷歌公司称，相较之前的算法，谷歌神经机器翻译在多个主要语言对的翻译中将翻译误差降低了 55%-85% 以上， 与通过标准测试的真人翻译所差无几。在之前的一项西班牙语译为英语的测试中，设定满分为6分，谷歌旧的翻译系统得到3.6分，人类普遍得分为5.1分，而 谷歌的新系统得到了5分的好成绩 。

而中英翻译仍然是一大难题。尽管如此，与之前的翻译系统相比，新的翻译系统仍然有很大的改善。

来自对比评估的数据，其中人类评估者对给定源句子的翻译质量进行比较评分。得分范围是 0 到 6，其中 0 表示「完全没有意义的翻译」，6 表示「完美的翻译」。

翻译系统面世后，热心的用户们迫不及待地对其进行了测试。热心网友纷纷在网上po出图片~

图片来自微博9月28日

不过，很快谷歌翻译就修复了这个bug。

令人兴奋的是，这一突破能够帮助我们更好地解决学习过程中遇到的中英翻译难题。

但是中英翻译这一亘古难题仍然无法得到完美的解决。在中英翻译上，人工仍然KO人工智能。

所以在英语学习上，大家keep going哟！

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千里之行，始于足下。

文献翻译只是科研道路上的一小步。

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才能攀登学术之峰，

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消息来源：钛媒体、机器之心、澎湃新闻、新浪微博

编辑：Cami，SS