前段時間，一則新聞幾乎刷遍了整個網(wǎng)絡(luò),。Google新發(fā)布了神經(jīng)機器翻譯（GNMT：Google Neural Machine Translation）系統(tǒng),，并稱該系統(tǒng)使用了當(dāng)前最先進的訓(xùn)練技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)到當(dāng)下機器翻譯質(zhì)量上最大的提升,。

有從事翻譯職業(yè)的網(wǎng)友甚至這樣形容：

作為翻譯看到這個新聞的時候,，我理解了18世紀(jì)紡織工人看到蒸汽機時的憂慮與恐懼。

這種看法未免有點杞人憂天,。尤其是在業(yè)內(nèi)專家看來,，機器翻譯的效果還遠未達到取代人類專家翻譯的水平。實際上,，谷歌此次應(yīng)用的技術(shù)并非最新的“黑科技”,。早在2015年百度就已經(jīng)發(fā)布了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端翻譯系統(tǒng)，微軟的必應(yīng)翻譯也同樣使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來改善自身的翻譯質(zhì)量,。 與傳統(tǒng)的基于短語的翻譯（PBMT）相比,，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯系統(tǒng)對整個輸入句子進行編碼，能夠更充分的利用上下文信息,，生成較高質(zhì)量的譯文,。

最近大家熱議的Google神經(jīng)機器翻譯目前只是在應(yīng)用在中譯英中，所以以下測試都是在中譯英部分下進行,。分別從幾個角度來參看百度,、Google、必應(yīng)等幾個翻譯軟件的實際使用效果如何：

• 復(fù)雜語句翻譯

1. 定語從句（用一個句子修飾一個名詞短語）：

我沒有可以跟你說的事情。

從上至下依次為Google翻譯,、百度翻譯,、必應(yīng)翻譯

2. 多個修飾形容詞

從上至下依次為Google翻譯、百度翻譯,、必應(yīng)翻譯

3. 長短句翻譯

從上至下依次為Google翻譯,、百度翻譯、必應(yīng)翻譯

4. 俚語翻譯

從左至右依次為Google翻譯、百度翻譯,、必應(yīng)翻譯

可以看到,，在定語從句部分Google與百度的翻譯結(jié)果相差無幾，語句通順連貫,，兩者比較的話Google翻譯的結(jié)果更為接近標(biāo)準(zhǔn)答案一些,。另一方面，必應(yīng)翻譯的結(jié)果則與本意有所出入。

在多個形容詞部分,，三者翻譯出了大概意思,，但是遇到黃老板以及黃山這類在名詞與形容詞中易混淆的部分時，似乎百度翻譯要更為準(zhǔn)確一點,。

在長短句部分,，Google翻譯與必應(yīng)翻譯都出現(xiàn)了同時翻譯兩次時態(tài)及動詞“have seen'的情況，雖然百度翻譯并未出現(xiàn)這種情形,，但是其在兩個名詞之間并未翻出連接詞'and“,，對語句理解有一點影響。

涉及到俚語翻譯部分時,，Google翻譯幾乎完全是根據(jù)詞組翻譯出了字面的意思,，而必應(yīng)則出現(xiàn)了奇怪的省略情況，語義并不連貫,。相較之下,，百度翻譯將原句引申含義也翻譯了出來，并保持了語句連貫與準(zhǔn)確度,。

• 口語化表達翻譯

1. 修飾詞，如：的,、了,、好

2. 省略與重復(fù)疊加短語句子

在口語化翻譯部分中，涉及到修飾詞部分,，Google與百度翻譯大同小異,，必應(yīng)翻譯與本意出入較大。

但是在重復(fù)疊加短語部分,，從主觀上來看百度翻譯將”冒著“翻譯為”Take“,，相比Google與必應(yīng)的”Brave“，其在語義通暢易讀以及連貫度上表現(xiàn)要更好一些,。

• 段落整體翻譯

1. 短段落

2. 長段落

在段落整體翻譯部分中,，三者對于段落基本語義都翻譯出來了,。其中Google翻譯在某些連接詞的翻譯上更為簡潔一些，而百度與必應(yīng)則會在某些位置增加一些連接詞匯。

但是在涉及到長短句,、語氣詞,、多重修飾詞部分，三者在某些地方都表現(xiàn)一般,。

例如：“父親是一個胖子,，走過去自然要費事些?！?/p>

Google譯為“Father is a fat man, go over the natural to be more trouble. ”

百度譯為“My father was a man, go to some trouble.”

必應(yīng)則譯為“ Father is a fat man, walk naturally want to bother about.”

三者從連貫性來看都不算太好,，但是從語義上來看Google翻譯更為優(yōu)秀一些。

再如：“于是撲撲衣上的泥土,，心里很輕松似的,，過一會說，“我走了,，到那邊來信,！”

Google譯為“So flutter clothes on the soil, and my heart is very easy to like, after a while that, 'I go; to the other side of the letter!””

百度譯為“Then suddenly the dirt on the clothes, he looked somewhat relieved and said after a while, 'I will go over there; letter!'”

必應(yīng)則譯為“ Poop clothing and boots, felt very relaxed, one would say,'I'm leaving; to write! '”

此處三者的翻譯都不太好，從對應(yīng)詞組的翻譯來看,，必應(yīng)翻譯的效果要好一些,，但在缺少主語的情況下翻譯成“One”并不正確。Google翻譯直接理解將整個句子中的主體都默認(rèn)是一個人,，百度翻譯準(zhǔn)確識別出了講話的是父親,，即“He”，但其在從句部分結(jié)構(gòu)有錯誤,。

• 特色功能對比

1. 離線翻譯

在離線翻譯部分,，從測試的語句來看,，Google翻譯的效果勉強能看懂，百度需要先購買離線包才能進行翻譯,，必應(yīng)則不提供離線翻譯功能,。

2. 圖片翻譯

圖像翻譯部分使用今日頭條的統(tǒng)一頁面

從左至右依次為Google翻譯,、百度翻譯、必應(yīng)翻譯

其中谷歌翻譯可以做到手機放在圖片前面,，不做任何操作開始實時翻譯,。按拍照按鈕后，涂抹想翻譯的部分,，然后翻譯出相應(yīng)的結(jié)果,。

相比谷歌翻譯,，百度沒有放在圖片前面不做任何操作開始實時翻譯的功能,。不過百度翻譯在按拍照按鈕后，也能涂抹想翻譯的部分翻譯出相應(yīng)的結(jié)果,。但百度翻譯的個性化功能最全,，有

實物翻譯

長句翻譯

菜單翻譯

單詞翻譯

四大類，且自定義功能最完善,。

另外,，百度翻譯提供的實物翻譯與菜單翻譯功能在某些場合也能派上用場,。

必應(yīng)翻譯只能先拍照再進行翻譯,，也無自定義功能選項。

3. 語音翻譯

在語音翻譯部分，正確的句子是：你好,，我想打死李某,。 Google和百度的翻譯效果差不多類似，必應(yīng)則不提供語音翻譯功能,。

此外,，Google翻譯提供多種語言的語音輸入功能，百度目前只提供中文,、英文,、粵語（Google翻譯中并未提供）語音輸入功能。兩者的語言識別輸入功能也都十分不錯,，準(zhǔn)確率很高且語句通順連貫,。并且兩者都能以對話模式呈現(xiàn)，相信在商務(wù)或者旅行過程中會帶來不少便利,。

從上至下依次為Google翻譯,、百度翻譯

從上面的各項對比中可以看到，采用了神經(jīng)機器系統(tǒng)的翻譯相比之前基于短語的翻譯確實要進步了許多,。再也不是之前那種讀起來總感覺哪里不對的感覺,，甚至有些翻譯結(jié)果已經(jīng)到了稍加修改勉強能用的地步。

但是具體到使用過程中,，比如需要對復(fù)雜語句以及口語化表達進行翻譯時,，大部分時候Google翻譯與百度翻譯的表現(xiàn)相對優(yōu)秀一些。不僅在流暢度,、語義保持上效果相對優(yōu)秀,，而且在句子錯誤率以及單詞錯誤率上也要相對少一些。

另外,，在圖片翻譯部分,，Google翻譯能做到實時翻譯的效果，且準(zhǔn)確度不錯,。百度翻譯雖然沒有實時翻譯的功能,，但是其自定義功能最完善，且能選擇四大類個性化功能,，針對性更強,。

綜上所述，添加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯相較于往日的確不可同日而語了,。在某些方面已經(jīng)隱隱約約接近人類翻譯的水準(zhǔn),，所以有相關(guān)翻譯人員擔(dān)心也不算夸張。不過對于普通人而言,，在有相關(guān)翻譯需求時,，綜合詞語、段落準(zhǔn)確率以及語義流暢度來看,，百度翻譯目前是一個不錯的選擇,。