DeepL的超強翻譯能力不只中翻英、連日文、方言和文言文翻譯都超強！

前幾天我們報導過對「DeepL」這個線上翻譯服務進行兩篇文章的翻譯測試，發現比Google翻譯來得流暢而且準確。而這個情況不只是在台灣，同樣的在日本以及中國，也有許多朋友發現了「DeepL」的翻譯能力真的超強，中國媒體「大數據文摘」還特地對中國用戶會用的微軟翻譯、百度翻譯、有道翻譯進行了比較。還從方言、文言文和學術論文的翻譯來看看具體翻譯成績如何。

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日本也覺得太準確

最近，一款線上機器翻譯軟體在日本爆紅。 這款翻譯軟體名叫DeepL，爆紅的原因正是因為它工作太負責了，翻譯得太過準確，在日本引起了熱議。 

從日本網友的評測來看，不僅日語方言翻譯效果超級良好，連文言文也被難不倒它，這可是連Google翻譯都辦不到的事。 

但是有多精確呢？作為一個嚴謹的科技軟體，當然還是要用數據來說話，DeepL官方也公開了日英互譯和中英互譯的盲測結果，如下圖所示，可以看出，DeepL簡直就是一面倒的碾壓嘛： 

盲測就是在專業譯員評審們不知道哪個翻譯版本是由哪個網站翻譯的情況下，對翻譯文本進行評估，這也一直是DeepL的測試方式之一。 

DeepL由於極好的準確性，也同樣引爆了Reddit，有網友指出，DeepL不是像Google翻譯那樣從字詞上進行翻譯，從Textractor的設置上可以看到，DeepL還支援用以前的翻譯作為上下文對翻譯結果進行改善。

也有不少網友直呼「DeepL屌爆了」！

3年前，DeepL剛出現時就已經吸引到了不少目光，DeepL首席執行長Gereon Frahling曾表示，DeepL的目標不止於翻譯任務，神經網路將從理解文本開始，開啟更多可能。 

至於更多可能是如何被開發出來的，做了一次小小的評測，然後再一起來看看DeepL是如何起家的~

 

中國測試：方言、文言文、學術論文，機器翻譯大亂鬥！

在日本不管是民間評測還是DeepL官方的盲測結果，都暗示著DeepL可能是目前準確率最高的機器翻譯，到底表現如何，還是要親自動手試試才知道。

既然DeepL本次更新也包含了簡體中文，「大數據文摘」也對DeepL 進行了一次簡單的評測，和目前主流的Google翻譯、微軟翻譯、百度翻譯、有道翻譯進行了比較。

本次評測分為三輪，第一輪方言，第二輪文言文，第三輪學術論文。好，現在我們有請五位選手入場。

第一輪，我們來看看方言。

大家都知道，中國方言文化博大精深，要是不能正確譯出方言，那這個準確率還是要打上問號的。

我們選擇了東北話十級題目：「我嘞個去，你長得也太磕磣了」。本題有兩個得分點，一個是「我嘞個去」，一個是「磕磣」。讓我們來看看五位選手的表現。

在第一個得分點「我嘞個去」上，Google翻譯成了「I'll go there」，微軟和百度認為這是「I'll go」的意思，有道則給出「I don't know」的答案， DeepL表現很好，正確翻譯成了帶有驚訝語氣的「oh my god」。

在第二個得分點「磕磣」上，五位選手都給出了不同的答案，Google「shy」、微軟「snobful」、百度「shabby」、有道「bad」，DeepL「ugly」。

從得分點上看，百度在第二題表現尚可，有道…勉強過關吧，Google和微軟則全軍覆沒。我們來欣賞一下DeepL的滿分試卷：

這才第一題，不要擔心，還有翻身的機會。接下來我們來看看文言文，既然DeepL都能翻譯古日文，能不能翻譯古​​漢語？

第二輪，文言文

文言文部分以著名唐代詩人張九齡《望月遠懷》中的名句「海上生明月，天涯共此時」為考題，這句詩的意思是，在遼闊無邊的大海上升起一輪明月，使人想起了遠在天涯海角的親友，他此時此刻也該是望著同一輪明月吧。

本題的得分點是看看各位選手能否用英文把整句詩的意境表達出來。好了，中文版的標準答案已經公佈，那麼五位選手的表現如何呢？

首先從句意上看，Google、微軟和百度都直接放棄了後半句的翻譯，有道把後半句譯成「Tianya at this time」；在前半句的翻譯上，微軟和百度都用到了born這個詞，但是微軟的譯文是「The sea is born」？？？？

我們來看看DeepL，前半句和Google的答案一模一樣，但是後半句的翻譯是不是達到了信達雅的水準不知道，但是讀上去感覺非常舒服，大家也來欣賞一下：

第三題，也是最後一道壓軸題，我們要考察的是各位選手對學術論文的中英互譯。

學術論文的關鍵除了語句通順外，還需要在專業詞彙上做到準確，這也是本次考察的重點。 

中譯英部分，我們選擇的是去年刊登在《國際新聞界》上的一篇文章，研究者調查的是社群媒體信任對隱私風險感知和自我表露的影響。

原文：實證結果顯示：1.隱私風險感知與自我表露並無顯著相關性；2.社群媒體信任負向影響使用者的隱私風險感知，網路人際信任在其中發揮中介作用；3.社群媒體信任正向影響使用者的自我表露，網路人際信任在其中發揮中介作用。

從翻譯結果上看，五位選手給出的答案都還算讓人滿意，句型和語法也都沒有問題，只是在一些用詞上各有千秋。比如，「自我表露」，DeepL和微軟用的是「self-expression」，其餘三位選手用的是「self-disclosure」；而「網路人際信任」，有道、百度和微軟譯成「network interpersonal trust」，Google給出「online interpersonal trust」的答案，DeepL則譯為「cyber-interpersonal trust」。

照例，我們還是來看看DeepL的答案。

在英譯中部分，我們選擇了。在使用者體驗上要插播一下，從中譯英切換到英譯中的時候，只有百度、有道和DeepL做到了自動辨識，Google和微軟仍需要手動選擇語言。

原文：The global impact of COVID-19 has been profound, and the public health threat it represents is the most serious seen in a respiratory virus since the 1918 H1N1 influenza pandemic. Here we present the results of epidemiological modelling which has informed policymaking in the UK and other countries in recent weeks. In the absence of a COVID-19 vaccine, we assess the potential role of a number of public health measures – so-called non-pharmaceutical interventions (NPIs) – aimed at reducing contact rates in the population and thereby reducing transmission of the virus. In the results presented here, we apply a previously published microsimulation model to two countries: the UK (Great Britain specifically) and the US. We conclude that the effectiveness of any one intervention in isolation is likely to be limited,requiring multiple interventions to be combined to have a substantial impact on transmission.

從結果上看，五位選手的學術造詣都不錯，學術語言使用的規範性也都相差不大。但是，細節見真知，只有有道保留了雙破折號的使用，但這在中文中其實並不常見；除有道外，其他三位選手在「非藥物干預措施（NPI）」的表達上都沒有做到盡善盡美。

仍然，最厲害的還是DeepL，雖然還存在各種小問題，無法得到滿分，但也是一張妥當的高分試卷了： 

以上就是本次評測全部的考題了，可以看出DeepL不愧是頭號種子選手，不管是方言、文言文還是學術話語，都有不錯的表現，看來DeepL官方還是很誠實的嘛。 

從Linguee蛻變，機器學習賦能DeepL 

見識到了DeepL的「獨秀」表現，接下來，我們就重點介紹一下本次評測表現最佳的頭號種子DeepL。 

不知道DeepL？那Linguee應該聽說過吧，就是那個運營十多年的在線外語詞典，DeepL的前身正是Linguee。Linguee是一款出現多年的翻譯工具，儘管使用廣泛，也有一批忠實使用者，但其翻譯品質尚無法與Google翻譯相提並論，尤其是考慮到後者品牌和地位的巨大優勢。

但真正重要的是Linguee的技術積累，Linguee的聯合創始人Gereon Frahling之前就在Google研究院工作，2007年，他選擇開啟新的征程，團隊數年來一直致力於機器翻譯，直到2016年，他們才開始全力開發全新的系統，建設新公司，也就是DeepL。 

Linguee的核心競爭優勢就是爬蟲和機器學習系統，前者能夠抓取網際網路上超過10億句翻譯結果和查詢的大型數據庫，後者在網頁上搜尋相似片段的真實翻譯方法並對其評估，兩者結合使Linguee成為了當時「世界上首個翻譯搜尋引擎」。

十年積累下來，Linguee 無論在數據和對演算法研究上都不可小覷，而這也直接成為DeepL的絕對優勢，為團隊訓練新模型打好了堅實的基礎。

DeepL變革性的神經架構在冰島的一台超級電腦上運行，該電腦能力為5.1 petaFLOPS（每秒5100萬億次操作），不到一秒內能翻譯100萬單詞。「冰島可再生能源豐富，因此我們可以在這裡用非常低廉的成本訓練我們的神經網路。我們將繼續專注於高性能硬體」，DeepL的CTO Jaroslaw Kutylowski說。 

「我們的神經網路架構已經實現了多個顯著改善」，Gereon Frahling表示，「透過用不同的方式安排神經元及其連接，我們的網路比目前其他神經網路更全面地映射自然語言。 」

大學、研究機構和Linguee的競爭對手發布的研究進展表明，卷積神經網路才是機器翻譯的正確道路，而非DeepL之前使用的循環神經網路，但現在不是探討二者區別的時候，對於相關詞語的長、複雜字符串，只要你能夠控制其弱點，卷積神經網路效果會更好。

例如，CNN一次處理一個單詞，當句末單詞決定句首單詞的形成時，這就成了問題。查找整個句子尋找句首單詞，如果網路獲取到的第一個單詞是錯誤的，就太浪費了，還得使用該知識重新開始，因此DeepL和機器學習領域的其他機構在CNN轉向下一個單詞或詞組時，使用能夠監控此類潛在問題的「注意力機制」來解決。 

DeepL在最新版本增加了對日語和簡體中文的支援，包括日語漢字，平假名和片假名以及數千個漢字。目前，DeepL支持的語言數量增加到11種，雖然語言支持不如其他翻譯服務廣泛，如Google Translate和Bing Microsoft Translator均支持一百多種不同的語言，但翻譯精度也是不可忽視的關鍵點。

掌握多國語言的Techcrunch編輯Frederic曾這麼評價DeepL：「Google翻譯的風格非常直接，但卻錯過了一些細節和俗語（或者把這些俗語翻譯錯了），而  DeepL經常可以提供更加自然的翻譯效果，就像訓練有素的人類翻譯一樣。」

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• 本文授權轉載自大數據文摘