谷歌翻譯變智能了?據說可以用來寫essay?

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新版Google Translate首先瞄準的是中譯英(Chinese to English),未來將陸續應用于其他語種的互譯。忍不住要贊美一下谷歌:真是敢為天下先,勇氣可嘉!澳洲代寫先說結論:中譯英式寫留學生作業基本上不可能,也許能找出別的語種翻譯。當然,谷歌并非天真地認為中譯英簡單,恰恰相反。谷歌項目團隊在公告中說,中譯英是“出了名的難”。

對此,網友們都炸了,特別是學翻譯的小伙伴們:

-作為一個翻譯,看到這個新聞的此時此刻,我理解了18世紀紡織工人看到蒸汽機時的憂慮與恐懼……

-換言之···做翻譯的人現在開始要被第三次工業革命淘汰了?

<标题>-外語系大學還沒畢業的開始害怕

<标题>-畢業論文英文版有救了!

一般翻譯人員和廣大的英專畢業生將獲得失業和工資的降低。真正有能力的大神一定有飯吃。但翻譯市場只有這么大的需求,除了機器翻譯所能替代的部分外,還有多少人能夠得到一杯羹?由于機器翻譯能力的提高,對翻譯的要求越來越低,當真正有實力的翻譯人才能夠體現自己的價值時,翻譯的價值就會隨之下降,那時,翻譯的價值就不會被衡量。認為英專還是更早找出別的興趣方向,讓英語變得自己比較實際。還希望喜歡這一行的同學繼續堅持,成為大神。

那么,新版谷歌翻譯底氣何在?與舊版究竟有何不同?

我們首先看看舊版谷歌翻譯的工作原理。舊版谷歌翻譯的核心算法是“基于短語的機器翻譯”<标题>(PBMT-Phrase-Based Machine Translation)。

簡單來說,就是先將一個句子分解為更小的單元—-詞或短語,然后在數據庫(詞典)中尋找對應的譯法。這種算法的缺陷是,對分解后單元的翻譯是獨立進行的,無法顧及語篇,也就是我們常說的“沒有語篇意識”。

新版谷歌翻譯采用的算法是“谷歌神經機器翻譯”(GNMT:Google Neural Machine Translation)。與PBMT不同的是,新算法將句子視為一個整體,經過編碼、再解碼的過程,完成一個句子的翻譯。

首先,將一個句子編碼成一個【向量】列表,每個【向量】指向一個字的含義,讀取整個句子后,再進行解碼。為了確保翻譯準確,解碼時會考慮每個編碼向量的權重,找到最相關的中文含義,然后確定譯法。

比如,這句“知 識 就 是 力 量”

谷歌項目團隊介紹,新的算法大大提高了翻譯準確度,相比舊版而言,錯誤率下降55%-85%。

<标题>谷歌還舉了幾個中翻英的例子:

英文從左至右,依次是舊版、新版和人工翻譯的結果

從谷歌給出的例子來看,新版確實比舊版準確多了,稍加修改即可與人工翻譯媲美。

<标题>忍不住要親手試驗一下,隨手輸了一句中文。可結果差點亮瞎眼睛!

“女子無才便是德” 翻譯成“Women without virtue is Germany”。

各位慢慢品吧~~

再來一句有文化的。雖然已經預感到機器翻譯不可能把這句詞翻譯地怎么樣,但沒想到翻譯得這么不知所云

其實,同樣的句子,百度翻譯表現更差!對比一下,真的還不如谷歌翻譯。

<标题>這兩個例子提醒我們三點:

一、中譯英真的很難!用來寫essay基本上不可能!

二、中文博大精深,有時候人腦翻譯尚須仔細揣摩中文的意思,何況機器?不可夸大機器翻譯的作用,有時候它只會添亂。

經常聽到這樣的感傷,向外推中國經典文學,最難的是翻譯!譯本經典,需要以大匠精神,認真對待每個字、每個句子。那肯定是一項費時費力的工作。想象一下,谷歌將《道德經》直接塞進翻譯中,會出什么鬼?再說了,還有文化上的差異,有些東西如果原汁原味的翻譯成英文,爽的就是會英文的中國人,外國讀者可能根本就看不懂。正如金墉的武俠小說一樣,只有真正了解、真正喜歡的華人世界,雖然也有英文版,但由于文化差異太大,影響實在有限。

<标题>三、雖然新版谷歌翻譯的確取得了可喜的進步,但是千萬不能過度依賴機器翻譯,否則一不小心就被坑!

其實,谷歌項目團隊對新版谷歌翻譯的表現也不敢托大,他們在公告中這樣說:

機器翻譯尚遠不如人意。“谷歌神經機器翻譯”仍會犯一些人腦翻譯不會犯的嚴重錯誤,比如漏譯、誤譯,以及不考慮語篇只片面地翻譯句子。

鑒于機器翻譯無法識別復雜的人類情感,文學翻譯應該是機器翻譯無法企及(至少短期內無法企及)的領域。兩三個月以前聽吳曉波的講座,也談到了人工智能對所有行業的影響,但凡是涉及到需要主觀情感做出判斷的職業,都只有人腦才能勝任。

文學翻譯也是如此。

文藝翻譯的范圍僅限于對文學作品的翻譯,如我們理解的小說。公共關系文案、企業宣傳、產品廣告等一些海外申請個人陳述等需要文字優美、突出目標特征的翻譯需求,都是機器翻譯無法進行批量化處理的,仍有很大的生存和發展空間。但是這更考驗著翻譯的基本功,信達雅,能達到多少程度,每一個譯者心中都該有一桿秤。

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