近日，网易有道在GMIC（全球移动互联网大会）未来创新峰会上公布：由网易自主研发的神经网络翻译（ Neural Machine Translation,以下简称NMT）技术正式上线。作为受到丁磊亲自“过问”、网易最重要技术创新之一，此次在有道上线的NMT技术，由网易有道与网易杭州研究院历时两年合力研发，将服务于有道词典、有道翻译官、有道翻译网页版、有道e读等产品。
人工智能改变翻译 让翻译更“聪明”
深度学习是推动当前人工智能热潮最关键的技术，它首先在图像、音频等感知领域获得了巨大成功，目前在语言方面的应用也获得了长足的进展。
而神经网络翻译就是深度学习在机器翻译领域的具体应用。
作为目前机器翻译领域最前沿的技术，神经网络翻译采用独到的神经网络结构，能够对翻译的全过程整体建模；与统计翻译模型（SMT）相比，神经网络翻译模型更像一个有机体。
NMT对整个句子进行编码，能够更充分地利用上下文信息，判定多义词的词义，生成更高质量的译文。最直观的一点就是，NMT译文的句子结构完整，语序更接近人类语言使用习惯，翻译结果更加通顺；而SMT则像由多个组件构成的机器，每个组件完成各自的目标，但“拼接”出来的翻译结果，常常差强人意。
NMT翻译原理
如果从具体的例子来看，此次在有道上线的NMT的翻译结果更准确，断句和语法比起传统机器翻译（SMT）有了直观可感知的提升，更接近人们心中“会说话”的人工智能。
NMT与SMT 英译中结果对比
据悉，与传统的基于短语的统计翻译模型相比，此次在有道上线的NMT翻译质量的提升是SMT过去十年累计提升的总和。
新闻和口语翻译出色 BLEU值超同行
从翻译界通用的BLEU值评价指标来看，此次在有道上线的NMT在新闻文章、英语学习及口语等场景下的英文翻译，做得比同类国际产品更加出色。而丁磊也曾在内部表示，新闻和口语是中国人接触英语最常见的两个领域，应在这两方面加大研究。
事实上，词典本就是有道的传统优势，其词条数据庞大、解释准确，已经成为国内用户学习英语的首选。凭借这一优势，再加上有针对性的优化，此次在有道上线的NMT对英语学习场景下的翻译结果更加精准。这类翻译需求的特点是，原文规整、语法及句式较为规范，因此用户对其准确性要求更高。在该类数据上的盲测结果显示，此次在有道上线的NMT，其英译中和中译英的BLEU值均领先同行7个多百分点。
英译中对比
新闻文章翻译是另外一个常见的需求，它的特点是，长句较多、句子结构复杂且有大量人名地名。在这类数据上，此次在有道上线的NMT同样表现不俗，英译中BLEU值超同行6个百分点，而中译英也超其8个百分点。
中译英对比
机器翻译的未来 让语言不再是障碍
此次在有道上线的NMT，其翻译质量的大幅提升，源于有道及网易杭州研究院的强大技术支持。
作为国内最早开发统计机器翻译（SMT）的公司，网易早在两年前也开始涉足神经网络翻译领域的探索，并为此投入了巨大的研发力量。
过去由于技术的限制，机器翻译仅能翻译一些简单词组，对复杂内容翻译效果并不佳。而神经网络翻译技术的发展，给翻译质量带来了极大提升，高质量的机器翻译将更广泛更便捷地被人们使用，那么语言对于人类来说，还将是一个障碍么？
网易有道首席科学家段亦涛坦言，神经网络翻译在全球范围内都属于前沿技术，虽然业内已有一定成果，但可挖掘的空间还很大。目前网易的技术突破，的确让业内感到振奋，但机器翻译作为人工智能领域的核心难题之一，未来还有很多的努力要做。
网易杭州研究院感知与智能中心总经理李晓燕也谈到，在有道产品中上线的NMT，只是人工智能在机器翻译领域探索的起点。得益于有道在翻译数据的强大积累，NMT技术将快速迭代更新，未来将不断带来更优质的翻译体验。
据悉，此次推出的NMT技术未来两周将陆续在有道词典、有道翻译官、有道翻译网页版、有道e读等产品中正式应用。
有道翻译官拍照翻译中应用
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