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价格低一半最快1分钟出结果正被互联网+AI重构的翻译业“巴别塔

2017-10-05 18:23

  一直以来,翻译都是一片松散而又不引人注目的市场,但又存在着巨大的空间。根据《2016 中国语言服务行业发展报告》,2015 年中国语言服务行业创造的产值约为 2822 亿元,在 2011 年 1576 亿元产值的基础上增加了 79%。

  网易有道CEO周枫曾估计,整个人工翻译市场大约是400亿的规模。但在过去,翻译行业服务的主要是从事对外业务的机构和企业,多数拥有较大团队的翻译公司都和特定的企业、单位挂靠或形成长期的业务关系,“最大的公司年营收基本是3亿元左右。”网易有道副总裁刘韧磊告诉黑智。其他的订单,就零零散散分布在大大小小的翻译团队,以及在不同平台上赚取外快的个人译员手中。

  之前,大多数中小翻译团队只将线上作为接单的渠道,而如今,互联网翻译平台正在崛起。“长期被忽视的中小企业和C端用户需求,其实是大量而又长尾的市场。”刘韧磊说。而网易有道,就是试图撬开这片市场的主要玩家之一。它的武器,一是从语言服务工切入的人工翻译服务,二是借助人工智能技术的“入侵”,让专业翻译变得更加简捷和“大众化”。

  对于在线翻译,早期的互联网用户们,更为熟悉的可能是在线即时翻译平台,以及各类在线词典和付费APP产品。在最初,网易有道的产品定位也是搜索,但是无心插柳,正是这样依托搜索引擎,而非传统的英文查词,让有道词典和在线翻译发展了起来。

  对于工具类产品而言,流量是其优势所在。但对于产品变现的方式上,网易有道却做了另一番思考。“工具类产品变现的最直接的方式还是广告。”刘韧磊说,“但是,工具类产品的广告模式的天花板,也是显而易见的。”和垂直搜索的流量相比,在线翻译的用户黏度高,用户群体集中,词典上的用户也是比较高端的白领或高校学生用户,一旦发现了效果,用户忠诚度也是较高的。目前人工专业翻译的需求市场还远没有得到满足。免费在线翻译工具受制于技术性问题,难以做到直接应用于文档翻译的水平,但大量分散的用户却不知该如何寻找合格的英文翻译。从供需出发考虑,有道最终确定了从工具切入翻译服务的线年,有工翻译上线。与传统翻译团队模式不同,有工翻译走的是“C2B”线。也即是,通过C端用户做起,搭建前台和后台的服务体系,跑通市场和服务流程后,进而服务中小B端,再进一步则是服务大型企业。“我们基于有道词典的流量和用户基础,”刘韧磊说,“C端用户的在线翻译,是一个需求频率低、客单价低的业务,因此,在过去,这是很难做起来的业务。但是,C端用户的需求虽然零散,但确实属于刚需。如果有能够质量和速度的翻译解决方案的话,这些用户的付费意愿又是比较强的。而有道词典产品自带的免费流量,是我们能够从C端切入的前提。”

  互联网+人工翻译要从传统翻译模式破局,刘韧磊也提出了有工翻译的几点做法。

  首先,有工翻译平台采用的是去中介化的“众包”模式,即用户自主下单、译员自主接单,并针对用户对时间和专业性等的不同要求,提供了快速翻译和文档翻译两种服务方式,最快可一分钟可以给出翻译结果。据透露,有工翻译平台目前配备了超过3000名专业译员,其中拥有3年以上翻译经验的高级译员人数已经超过800人,为超过50万的客户提供了翻译服务。

  而在核心的翻译质量把控上,对于翻译行业,翻译的专业性和质量才是核心。有工翻译采取“自营”的模式,由网易有道来把控整套服务流程和质量体系,并由网易有道的项目经理来负责对译员的能力测试、订单的质量把控。在对译员的特长和专业性进行测试后,有工翻译通过大数据分析系统,将订单匹配至专业性和能力合适的译员。

  在对用户留存和质量把控上,有工翻译的自动检测系统会首先检查基本的单词和语法错误,之后由项目经理对订单完成质量进行检查和后续评分,保障翻译质量。

  “目前,有工翻译的订单量已经突破了100万。”刘韧磊说。C端用户和中小企业翻译需求的市场,正在被逐步撬动。

  机器翻译降低50%成本?而更大的技术变革,出现在2016年。谷歌推出了神经网络机器翻译系统NMT(Neural Machine Translation),实现机器翻译质量的大幅度提升。人工智能技术的发展,正在超出我们的想象。机器翻译正以远超以往的速度,提高我们对信息的处理能力,弥补人工翻译在速度和成本方面的不足。而这也让翻译行业这个一向是“手工活儿”的领域,出现了被彻底改变和升级的机会。一时间,各大平台,都纷纷亮出了自己的神经网络翻译技术。翻译这块并不“显眼”的市场,却瞬间成为不同公司“炫技”的对象。

  网易有道也是第一批推出神经网络翻译技术的互联网公司之一。有道首席科学家段亦涛对黑智透露,早在几年前,有道团队就已经开始关注神经网络翻译技术。但仅仅是显示前沿性还不够,对一项技术而言,能够和落地应用场景相结合、探索出商业模式,才是最具备价值的。

  2017年,有道发布了人机翻译服务,将有道自研的神经网络翻译技术(YNMT),和人工翻译结合在了一起。处理翻译需求时,将由YNMT首先进行初步翻译,在其结果的基础上,再由译员对其进行处理,因此,在翻译效率上,得到了大幅度的提升。而同时,它也让翻译的价格降低了50%。

  针对有固定需求的企业客户,有工翻译也开辟了“企业VIP”频道,为其定制专业翻译解决方案。

  段亦涛表示,有道机器翻译在部分翻译场景下,实现了良好的效果。“我们为一些企业定制的部分领域的服务,翻译质量已经接近人工翻译水平。”

  神经网络翻译技术的发展,大大提高了机器翻译的准确度,这才使得机器翻译能够对专业的译员进行有益的辅助。段亦涛介绍,之前的机器翻译模型,是基于短语的翻译方式,先把句子分成一个个短语和单词,翻译后对短语结果进行逻辑整理,变成句子。而神经网络能够将整个句子视作整体翻译单元,对之编码,进行关联翻译。2002年,IBM建立的BLEU值,是对机器翻本质量进行评价的重要参考标准。根据有道给出的数据显示,在英语学习场景中,有道神经网络翻译的英译中和中译英的BLEU值领先了同行7个百分点;而在新闻文章翻译场景中,其英译中BLEU值超同行6个百分点,而中译英超过了8个百分点。

  对于有道在机器翻译方面的优势,段亦涛总结说,得益于有道词典已经积累了将近10年的技术和丰富的语料数据。

  “机器翻译给有工翻译带来了更大的流量 ,以及品牌的背书;其次,机器翻译也大大提高了人工翻译的业务效率。实施中效果最好的例子,能够比我们之前的翻译效率提高3倍。”刘韧磊说,“同时,依托机器翻译技术,我们也为译员开发了翻译辅助输入法等工具,让译员翻译的工作时间大大缩短了。”

  然而,机器翻译对于翻译行业,现在并不是。尽管众多免费机翻平台的存在为用户提供了便利,但在专业翻译领域,机器翻译仍旧只能局限于让用户“看懂”的情况,而无法应对更复杂和专业的情况。“翻译行业关于信达雅的标准中,机器翻译目前还只能尽量满足信,而无法达到后两者的要求。”刘韧磊说,“因此,机器翻译还是人工翻译有益的补充。”

  段亦涛也表示,神经网络翻译并不完美,仍然还面临许多挑战。“NMT的特点是翻译效果更加流畅和通顺,但是由于其模型的结构,也还有需要提高的地方。例如,对翻译结果的局部修改和漏翻等问题,还有待解决。”

  据段亦涛透露,在接下来,有道的技术团队还将继续聚焦机器翻译领域,提高翻译质量,并横向扩展到更多语种的翻译模型上,以及进一步提高整个翻译引擎的性能。同时,有道团队还将继续攻克另一个难题:离线翻译。

  “当机器翻译的准确度越来越高,更多的应用场景将被开发,整个翻译行业的效率大幅度提高,机器翻译技术发展带来的成本降低,以及在线端用户使用习惯的延伸,将让更多的用户需求得到爆发。”刘韧磊说。“翻译行业的分工和生产方式,也许也将发生更大的改变。”

  而无论如何,机器翻译和在线人工翻译的市场,仍然还有待“领头羊”诞生。而未来,随着机器翻译技术的进一步发展,挖掘出更大潜藏的翻译刚需的爆发,或许一个更大的“金矿”,还有待发掘。