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全球互联网巨头布局翻译市场,AI翻译水准为何仍难及专业翻译呢?
举个例子,在今年的博鳌亚洲论坛上,腾讯机器同传在现场表现不佳,在一场分论坛中频频出现翻译问题。这与其说腾讯的机器翻译技术不好,不如说目前的机器翻译水平很难达到我们理想的效果。
目前在翻译中,国内做的最好的是中英翻译,可以看到仅仅是中英翻译,也是在某些场景相对不错,很难在通用场景做到很好的效果。机器翻译水平的提升一方面有待算法上的进一步突破,另一方面也有待语料数据的大量积累,尤其的语料的积累是一个相对漫长的事情。
目前的AI翻译技术,只是到了我们刚开始可以拿来应用,去落地解决一些问题的地步,远没有成熟。比如像谷歌、微软等布局的都是通用型的机器翻译,大家通过app都可以体验到翻译效果。其实翻译效果并不理想,一个代表性的例子就是,直接用谷歌翻译看一些英文文章,有时候发现只是能够读个大概,很难看清楚每一句具体讲了什么,有如此海量语料的谷歌尚且如此更不用说其他家了。
目前这些通用翻译软件的意义小于语料搜集的意义,通过用户使用获得大量数据,然后不断迭代机器翻译技术,或许是这些翻译软件背后更大的意图。
因此,AI翻译取代普通翻译都尚需时日,更不要说专业翻译。毕竟向不同语种图书之间的编译,不但要保证语言的准确,又要力求语言的流畅优美,信达雅尤其是最后的“雅”是AI翻译难以做到的。
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