近日，網(wǎng)易有道正式對外公布：由網(wǎng)易公司自主研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯（ Neural Machine Translation）技術(shù)正式上線，網(wǎng)易內(nèi)部人士稱，該項目受到了丁磊的親自過問。

有道2008年誕生，誕生伊始的核心業(yè)務(wù)是搜索。在2013年剝離搜索業(yè)務(wù)之后，有道僅翻譯業(yè)務(wù)（包括有道詞典、有道翻譯官等）就獲得了7億用戶，體量龐大。

就此，雷鋒網(wǎng)獨家專訪了有道首席科學(xué)家段亦濤，聊了聊有道在機器翻譯領(lǐng)域的研究和探索。

有道是國內(nèi)第一批提供機器翻譯服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)公司，從2008年正式推出到現(xiàn)在，已近十年。十年時間里，有道一直聚焦于中文與其他外語之間的翻譯，通過不斷提升機器翻譯的質(zhì)量，吸引了大量用戶，積累了海量的語料和數(shù)據(jù)。

即便如此，機器翻譯的質(zhì)量還是差強人意。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習逐漸應(yīng)用在機器翻譯領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型開始得以運用，而有道也借此將其機器翻譯能力提到了一個新的高度。用段亦濤的話來說就是：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯是人工智能及深度學(xué)習在機器翻譯領(lǐng)域的具體應(yīng)用，是目前最前沿的機器翻譯技術(shù)，它帶來的翻譯質(zhì)量提升是過去十年的總和。

通過機器來實現(xiàn)翻譯一直是人類一個夢想，在計算機誕生之前，人類就設(shè)想過用自動化的方法將一種語言的文字翻譯成另外一種語言。計算機誕生之后，人類開始希望做出一個能夠?qū)崿F(xiàn)自動翻譯的程序。早期的嘗試都不太成功，統(tǒng)計翻譯模型的出現(xiàn)，給機器翻譯領(lǐng)域帶來了第一次飛躍。

統(tǒng)計翻譯模型不依賴于人為設(shè)定的規(guī)則，而是從大量的平行語料里總結(jié)語言規(guī)律，從而得到翻譯的結(jié)果。但它的問題也很多，最大的問題在于統(tǒng)計翻譯模型是一個由很多組件組成的模型，比如分詞、短語、對齊，調(diào)序等組件，這些組件獨立存在，各司其職，每個組件完成自己的意向任務(wù)，最后“拼湊”起來，產(chǎn)生一個“還看得過去”的翻譯結(jié)果，遠遠談不上“滿意”。但兩年前，無論是我們熟知的谷歌翻譯、百度翻譯，還是其他翻譯類產(chǎn)品，用的基本都是統(tǒng)計翻譯模型。

當神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于機器翻譯之后，這一切有了改觀。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯能夠?qū)φ麄€句子進行編碼，更充分地利用上下文信息，判定多義詞的詞義，生成更自然的譯文。最直觀的一點，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯的譯文句子結(jié)構(gòu)完整，語序更符合人類語言使用習慣，翻譯結(jié)果通順。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯原理

如此評價，除了實際使用中用戶的感知，還有一個更為理性的標準，由IBM在2002年建立，被稱為BLEU（Bilingual Evaluation understudy）值。據(jù)維基百科介紹，BLEU是一種評價機器翻譯文本質(zhì)量的算法，該算法的核心價值觀認為：機器翻譯越接近專業(yè)翻譯，質(zhì)量越高。

BLEU的具體方法是將候選譯文和參考答案做對比，把單個翻譯片段(一般是句子)與一組良好的質(zhì)量參考譯文進行比較，判斷詞語、語序的重合部分，重合越多，得分越高，之后通過整個語料庫平均得出翻譯的總體質(zhì)量的估計。

在機器翻譯領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型逐漸取代了統(tǒng)計翻譯模型，其中一個重要原因就是，前者的BLEU值大幅度提升。

除了縱向?qū)Ρ?，橫向和其他同行比較的話，BLEU值也是一個重要參考標準。按照有道官方給出的數(shù)據(jù)顯示，在英語學(xué)習場景中，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯的英譯中和中譯英的BLEU值領(lǐng)先了同行7個百分點；而在新聞文章翻譯場景中，其英譯中BLEU值超同行6個百分點，而中譯英超過了8個百分點。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯中譯英對比

之所以能比同行高出6-8個百分點，段亦濤認為優(yōu)勢在于兩個方面：

• 以中文為核心，更加專注。針對中文特有的語言現(xiàn)象做了非常多的優(yōu)化，包括中文的分詞等；

• 詞典近十年積累了龐大數(shù)據(jù)，依托有道詞典積累的語料和用戶數(shù)據(jù)，能夠在英語學(xué)習這種翻譯場景下做到最好。

“效果不錯”，但段亦濤也承認，“在缺乏完備的理論基礎(chǔ)的情況下，實踐中需要非常依賴經(jīng)驗和摸索。效果是最硬的指標，理論再完美，不起效果對我們來說就沒有意義”。

在行業(yè)里曾經(jīng)有人做過一個類比，“深度學(xué)習（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）就像煉丹，把各種素材放在一起，然后掌握火候，在不斷試煉中才能達到最好效果”，或許這也反映了，在行業(yè)缺乏完備的理論基礎(chǔ)的情況下，現(xiàn)實的困難是——大家都只能摸索，這就存在非常大的不確定性。但對目前有道做出來的效果，段亦濤還是滿意的。

當然，這離不開一個強大的技術(shù)團隊。段亦濤表示，有道團隊將會持續(xù)聚焦在機器翻譯領(lǐng)域，未來將著力于三個方面：

• 調(diào)整模型和算法

• 獲取更多數(shù)據(jù)

• 不同領(lǐng)域適配

雷鋒網(wǎng)了解到，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)已經(jīng)在有道詞典、有道翻譯官、有道翻譯網(wǎng)頁版、有道e讀等產(chǎn)品中應(yīng)用，覆蓋用戶超過7億。

小結(jié)

在采訪的最后，段亦濤還向雷鋒網(wǎng)聊起加入網(wǎng)易有道的經(jīng)歷。段亦濤本碩專業(yè)讀的是北航的飛機設(shè)計，專注研究"隱身技術(shù)"，和計算機基本沒關(guān)系。但去加州大學(xué)伯克利分校讀博時，因為興趣，轉(zhuǎn)到了計算機科學(xué)，讀的方向是分布式計算領(lǐng)域的隱私和加密。對于這種轉(zhuǎn)變，段亦濤覺得難度沒有想象那么大，因為在工程上都是相通的，其次他有數(shù)學(xué)的優(yōu)勢。

在伯克利讀博期間，段亦濤結(jié)識了的周楓，也就是現(xiàn)在網(wǎng)易有道CEO。

當時，周楓受丁磊之邀，正在考慮加入網(wǎng)易開發(fā)有道項目。于是，周楓便邀請段亦濤一起加入了網(wǎng)易。從2008年到2017年，接近十年，段亦濤熱情不減，他說"我還是挺喜歡的"。

很多業(yè)內(nèi)人士，并不知道網(wǎng)易有道也在做 Al方面的研究。段方濤表示，希望有更多 Al人才加入進來。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。