原標(biāo)題:iOS15上線圖片翻譯功能,能取代專(zhuān)業(yè)翻譯軟件嗎?
此前iOS15系統(tǒng)更新,有一個(gè)功能引發(fā)了不小的關(guān)注,那就是內(nèi)置圖片翻譯。
用戶(hù)可以直接選擇照片中要翻譯的文本,查看翻譯結(jié)果。據(jù)說(shuō)蘋(píng)果還更新了翻譯模型,提升了翻譯效果。
這就刺激了,如果說(shuō)幾年前神經(jīng)機(jī)器翻譯的出現(xiàn),是許多人類(lèi)翻譯的噩夢(mèng),那這個(gè)系統(tǒng)內(nèi)置翻譯圖片功能的推出,大概能讓不少專(zhuān)業(yè)翻譯軟件睡不著覺(jué)吧。
就拿我這種需要經(jīng)常閱讀英文資訊的人來(lái)說(shuō),時(shí)常遇到pdf文獻(xiàn)、圖片類(lèi)內(nèi)容,需要第三方軟件拍照識(shí)別后進(jìn)行翻譯。如果iOS15直接可以識(shí)別圖片,不就省略了幾個(gè)步驟嗎?簡(jiǎn)直懶人福音。
那么問(wèn)題來(lái)了,翻譯好不好,重點(diǎn)在“療效”,iOS15的圖片翻譯能力已經(jīng)強(qiáng)大到能替代專(zhuān)業(yè)翻譯軟件了嗎?要知道,信達(dá)雅的中文表達(dá)一直是NLP領(lǐng)域的難題,一家?guī)е韫然虻目萍脊荆婺芡瓿傻氐赖闹杏⒒プg?
本著實(shí)踐出真知的態(tài)度,我們準(zhǔn)備了多道考題,并選取了口碑和用戶(hù)數(shù)都相對(duì)突出的有道詞典APP來(lái)參與橫向評(píng)測(cè),以此來(lái)摸索iOS15圖片翻譯的真實(shí)水平。
真心話(huà)與大冒險(xiǎn):圖片翻譯三步曲
針對(duì)翻譯功能的專(zhuān)業(yè)評(píng)測(cè)有不少,各種指標(biāo)諸如短中長(zhǎng)句都有詳細(xì)的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范,不過(guò)作為普通用戶(hù),我們決定從大家日常使用圖片翻譯的具體場(chǎng)景和步驟中去進(jìn)行測(cè)評(píng)。
一般來(lái)說(shuō),圖片中的文字要被精準(zhǔn)地翻譯出來(lái),需要至少具備三種能力:
第一步:火眼金睛,“看得準(zhǔn)”。
圖片翻譯想要滿(mǎn)足用戶(hù)需求,首先考驗(yàn)的不是NLP技術(shù),而是OCR能力。只有識(shí)別得準(zhǔn),才能為后續(xù)翻譯奠定基礎(chǔ),這一能力的關(guān)鍵考核指標(biāo),就是字準(zhǔn)率。
從操作上來(lái)看,蘋(píng)果iOS15采用內(nèi)置方式,可以直接選擇照片中要翻譯的文本,查看翻譯結(jié)果;有道詞典需要打開(kāi)app中的拍照識(shí)別功能。前者在使用上要更方便一些。不過(guò)到了識(shí)別環(huán)節(jié),iOS15就有些拉胯了。
我們找了一個(gè)英文短句、一個(gè)英文長(zhǎng)句和一個(gè)中文長(zhǎng)句。結(jié)果顯示,在英文字準(zhǔn)率上,蘋(píng)果和有道差距不大。
比如,有道100%識(shí)別出了原文“Do me a favor, can you look for my credit card.I don't find it.”
iOS15的結(jié)果是:Do me a favor.,can you look for my credit card,I don find it.
盡管蘋(píng)果將don't識(shí)別成了don,但不太影響閱讀,準(zhǔn)確率還是可以接受的。
換個(gè)英文長(zhǎng)句測(cè)試一下,下面這張圖片,有道的識(shí)別結(jié)果是:
One bad chapter doesn't mean my story is over until you find a new chapter which you think it's right,達(dá)到了98.96%的字準(zhǔn)率。
iOS15的結(jié)果是:
One bad chapter t mean my story is over until you find chapter which you think it’l S right。
將it's right 識(shí)別成了it'l S right,可能會(huì)影響后續(xù)的語(yǔ)義理解。
到了中文字準(zhǔn)率測(cè)試,有道和蘋(píng)果就拉開(kāi)差距了。比如下面這張圖片:
有道是100%完整識(shí)別,蘋(píng)果iOS15則將“雨水”的雨,“一系列”的一,沒(méi)有識(shí)別出來(lái),倒數(shù)第二段的“紀(jì)念祖”三個(gè)字也被遺漏了,直接影響閱讀體驗(yàn)和用戶(hù)理解。
綜合來(lái)說(shuō),英文字準(zhǔn)率二者差距不大,有道略勝一籌;中文字準(zhǔn)率上,有道能做到90%以上的精準(zhǔn)識(shí)別,蘋(píng)果iOS15只有79%,有道優(yōu)勢(shì)明顯。
造成這一差距的原因,可能是有道詞典在圖片翻譯上積累更多。
早在5年前有道就開(kāi)始嘗試開(kāi)發(fā)圖片翻譯功能,后續(xù)又通過(guò)有道智云為許多主流手機(jī)廠商提供相關(guān)能力,許多用戶(hù)會(huì)在各種光照條件、各種用法下使用,因此積累了大量訓(xùn)練語(yǔ)料,通過(guò)不斷迭代段落分析、圖片檢測(cè)、圖像偏移角度檢測(cè)、語(yǔ)種檢測(cè)等算法,OCR能力自然能得到針對(duì)性?xún)?yōu)化。
加上有道作為中國(guó)公司,對(duì)中文母語(yǔ)的理解更深,而蘋(píng)果iOS15剛剛開(kāi)始廣泛推廣,在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下的中文識(shí)別還有不足,也是可以理解的。
第二步:心如明鏡,“搞得懂”。
圖片文本識(shí)別完成后,就需要神經(jīng)機(jī)器翻譯來(lái)將其轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的譯文。中英文都是語(yǔ)料相對(duì)豐富的語(yǔ)種,因此對(duì)其理解能力的要求也更高。
所以我們選擇了兩個(gè)比較細(xì)節(jié)的點(diǎn)來(lái)考察:
一是時(shí)態(tài)。
原文“是的,今天出去玩”,含有計(jì)劃的意思。
有道翻譯為“Yes.we're going out today”;
蘋(píng)果的譯文是:Yes.go out today.
顯然,有道采用了“be going ”一般將來(lái)時(shí),更準(zhǔn)確地理解了原文的意圖,表達(dá)出了計(jì)劃、安排、打算做某事的意思,蘋(píng)果的譯文則沒(méi)能體現(xiàn)出計(jì)劃的狀態(tài)。
二是單復(fù)數(shù)。
英文單詞的單復(fù)數(shù)常常承擔(dān)著截然不同的釋義,如果無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別可能會(huì)讓譯文與原意南轅北轍。
比如這個(gè)“1200 square”,有道詞典翻譯為“1200平方”,蘋(píng)果iOS15的翻譯是“1200個(gè)廣場(chǎng)”。
square在單數(shù)狀態(tài)下指的是平方單位,蘋(píng)果的譯法很容易讓讀者產(chǎn)生歧義。
當(dāng)然,在整體理解上,有道和蘋(píng)果的中英互譯水平都能滿(mǎn)足基本的閱讀需求。
比如這個(gè)長(zhǎng)句:
He puts down $20,000 as a deposit on the beautiful $200,000 villa believing that his investment would increase over time.
有道的譯文:他為價(jià)值20萬(wàn)美元的漂亮別墅付了2萬(wàn)美元的定金,相信他的投資會(huì)隨著時(shí)間的推移而增加。
iOS15的譯文:他存了2萬(wàn)美元作為這棟美麗的20萬(wàn)美元?jiǎng)e墅的押金,相信他的投資會(huì)隨著時(shí)間的推移而增加。
目前,圖片翻譯的中文互譯,有道和iOS15基本都表現(xiàn)出了較強(qiáng)的理解能力。對(duì)一些單詞用法、表達(dá)習(xí)慣上的細(xì)節(jié)洞察有差距,這背后還是語(yǔ)料積累、模型選擇、性能優(yōu)化等的差異。
第三步:舌燦蓮花,“說(shuō)人話(huà)”。
中文翻譯,很多人的黃金指標(biāo)就是“信達(dá)雅”,指的是譯文要準(zhǔn)確,不偏離原文;要通順,語(yǔ)法結(jié)構(gòu)符合習(xí)慣;還要優(yōu)雅,用語(yǔ)地道而富含文采。
神經(jīng)機(jī)器翻譯發(fā)展到今天,能否滿(mǎn)足這一要求呢?有道和蘋(píng)果這兩個(gè)帶有不同語(yǔ)言基因的翻譯平臺(tái),恰好可以調(diào)戲一番。
先來(lái)一道送分題:
原文:你們收了我80塊
有道譯文:You charged me 580;
iOS15譯文:You received me 80 yuan。
“收錢(qián)”是用charge,有道翻譯更符合英文表達(dá),蘋(píng)果將“收到”直接翻譯為receive,不夠地道。
再來(lái)一道中長(zhǎng)句試試:
原文:After the accident,I felt myself another person。
有道譯文:事故發(fā)生后,我覺(jué)得自己變了一個(gè)人;
iOS15譯文:事故發(fā)生后,我覺(jué)得自己是另一個(gè)人。
蘋(píng)果將“another person”直接翻譯為“另一個(gè)人”,而不是表達(dá)心態(tài)的轉(zhuǎn)變,容易產(chǎn)生歧義,有道譯作“變了一個(gè)人”,更準(zhǔn)確和口語(yǔ)化。
當(dāng)然,過(guò)于直譯的問(wèn)題有道也會(huì)犯。比如下面圖片中,原文:In conclusion, drawing on the electronic media or printed books might be a good approach to understand different places or countries
有道譯為:總之,利用電子媒體或印刷書(shū)籍可能是一個(gè)很好的方法來(lái)了解不同的地方或國(guó)家;
蘋(píng)果譯為:總之,利用電子媒體或印刷書(shū)籍可能是了解不同地方或國(guó)家的好方法。
iOS15對(duì)語(yǔ)序進(jìn)行調(diào)整之后,表達(dá)更妥帖自然,有道則出現(xiàn)了按照對(duì)應(yīng)模式直譯的情況。
不過(guò),這次測(cè)試題主要是基于生活旅游、文化交流場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行的,對(duì)于專(zhuān)有名詞的翻譯效果如何,還有待進(jìn)一步考察。
另外,由于蘋(píng)果iOS15在第一步OCR識(shí)別上字準(zhǔn)率較低,這會(huì)直接影響后續(xù)的文本理解,因此蘋(píng)果的翻譯結(jié)果數(shù)據(jù)不具有參考性,對(duì)其翻譯水平不能妄下定論。
評(píng)測(cè)可以看出,一次信達(dá)雅的圖片翻譯,依靠的是多技術(shù)的融合,需要OCR、分詞、語(yǔ)義理解、上下文記憶、主題抽取等多種能力共同發(fā)力。
因此,初出茅廬的蘋(píng)果系統(tǒng)級(jí)圖片翻譯,想要取代專(zhuān)業(yè)翻譯軟件,路還很長(zhǎng)。不過(guò),有道也存在一些機(jī)器翻譯的普遍問(wèn)題,作為專(zhuān)業(yè)的翻譯軟件,仍可以繼續(xù)強(qiáng)化其專(zhuān)業(yè)壁壘。
這也引發(fā)了我們的思考,為什么有了AI,神經(jīng)機(jī)器翻譯依然無(wú)法媲美人類(lèi)譯者?
理想與現(xiàn)實(shí)的參差:戴著鐐銬跳舞的神經(jīng)機(jī)器翻譯
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剛被引入機(jī)器翻譯時(shí),被視為所向披靡的神器。但幾年過(guò)去了,這一神奇技術(shù)確實(shí)比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯優(yōu)秀很多,但距離人類(lèi)翻譯家的水平還有差距。
就拿這次蘋(píng)果iOS15與有道詞典的橫向測(cè)評(píng)來(lái)說(shuō),二者有著這樣那樣的問(wèn)題。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),原因可能出在幾個(gè)方面:
1.OOV(Out of Vocabulary)問(wèn)題難以解決。
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型需要海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)。如果數(shù)據(jù)量比較小,出現(xiàn)次數(shù)極少的詞的詞向量質(zhì)量就會(huì)比較低,在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)太多未登錄詞,會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)譯、漏譯等情況。目前,一些垂直領(lǐng)域資料稀少、語(yǔ)料不足,尤其是中文有幾千上萬(wàn)個(gè)字符,其中很多是生僻字,這些都會(huì)影響模型表現(xiàn)及譯文的質(zhì)量。
要解決這一點(diǎn),只能靠“笨功夫”積累數(shù)據(jù)。據(jù)有道詞典的技術(shù)人員表示,要做好中文識(shí)別沒(méi)有特別好的辦法,只能不斷的積累數(shù)據(jù),迭代算法,有道在過(guò)去幾年做了大量工作。
2.算法優(yōu)化與創(chuàng)新等待突破。
不同語(yǔ)言文化的文字表達(dá)、邏輯結(jié)構(gòu)、信息冗余度、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)都不同,存在大量“信息不對(duì)稱(chēng)”,在“編解碼“過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)譯也就不足為奇了。
《文化翻譯論綱》一書(shū)中提到,譯文等于“原文+原文化背景+譯文+譯文文化背景+原作者的氣質(zhì)和風(fēng)格+譯者的氣質(zhì)和風(fēng)格”的混合體。
而要理解背后的文化、氣質(zhì)、風(fēng)格等“隱藏屬性”,只能通過(guò)技術(shù)迭代和創(chuàng)新來(lái)實(shí)現(xiàn)。比如有道允許用戶(hù)提供額外的自定義詞典,來(lái)精準(zhǔn)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯的局部結(jié)果,解決專(zhuān)有名詞的翻譯難題;
業(yè)內(nèi)也開(kāi)始嘗試引入多模態(tài)翻譯,通過(guò)圖片中其他事物的特征來(lái)輔助理解文本。舉個(gè)例子,如果機(jī)器翻譯只看到GATE這個(gè)詞,可能會(huì)把它簡(jiǎn)單的翻譯成“門(mén)”,但如果圖片中顯示這是一張機(jī)票或者背景是飛機(jī)場(chǎng),那么翻譯為“登機(jī)口”就會(huì)更恰當(dāng)。
3.細(xì)分場(chǎng)景適配沒(méi)有捷徑。
隨著機(jī)器翻譯的普及,用戶(hù)對(duì)翻譯質(zhì)量提出了更細(xì)分的要求,比如圖片翻譯時(shí)前置環(huán)節(jié)的少量識(shí)別錯(cuò)誤可能帶來(lái)的級(jí)聯(lián)問(wèn)題;網(wǎng)頁(yè)翻譯時(shí)不僅要提供正確的翻譯,還要盡可能保持原有網(wǎng)頁(yè)樣式的一致性;文檔翻譯時(shí),人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名或?qū)I(yè)術(shù)語(yǔ)可能多次出現(xiàn),上下文如何保持一致;在配置較低的端側(cè)設(shè)備上,也要提供又快又好地翻譯體驗(yàn)……不同場(chǎng)景下的各種問(wèn)題,需要針對(duì)性地優(yōu)化。
就拿圖片翻譯來(lái)說(shuō),自然場(chǎng)景下的圖像識(shí)別十分復(fù)雜,往往在實(shí)驗(yàn)室中效果很好,但用戶(hù)會(huì)在各種光照條件下,拍各種稀奇古怪的東西,識(shí)別完以后還需要判斷哪些詞屬于一個(gè)句子,哪些句子是一個(gè)段落,翻譯出來(lái)的結(jié)果應(yīng)該如何呈現(xiàn)。據(jù)了解,有道也優(yōu)化了很久,在算法側(cè)對(duì)翻譯模型做了魯棒性增強(qiáng),即便在實(shí)際環(huán)境中遇到個(gè)別無(wú)法避免的文字識(shí)別錯(cuò)誤,仍然有穩(wěn)定的性能表現(xiàn)。
從這個(gè)角度來(lái)說(shuō),圖片翻譯等新應(yīng)用場(chǎng)景想要給用戶(hù)帶來(lái)體驗(yàn)的顛覆式改變,需要的不僅僅是實(shí)驗(yàn)室中的創(chuàng)新,還要關(guān)注并解決技術(shù)在應(yīng)用場(chǎng)景中落地遇到的具體問(wèn)題,來(lái)優(yōu)化最終體驗(yàn),沒(méi)有捷徑可走。
從被人類(lèi)譯者驚呼搶飯碗的“妖術(shù)”,到閱讀學(xué)習(xí)娛樂(lè)場(chǎng)景中頻繁出沒(méi)的日常應(yīng)用,神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)落地現(xiàn)實(shí)的速度超出了很多人的想象。
對(duì)于這些致用型技術(shù)來(lái)說(shuō),應(yīng)用突破比理論突破要更簡(jiǎn)單,也更急迫。這也是我們?cè)诖藭r(shí)想聊聊圖片翻譯這個(gè)“小”功能的原因。
隨著全球往來(lái)的逐步重啟,以更自然實(shí)時(shí)的方式了解跨語(yǔ)種資訊越來(lái)越成為一種必然。圖片翻譯對(duì)于旅游出行、專(zhuān)業(yè)閱讀、無(wú)障礙人士觸網(wǎng)等都有著不可或缺的價(jià)值。這也是蘋(píng)果、有道等產(chǎn)業(yè)界力量的價(jià)值所在,通過(guò)來(lái)自現(xiàn)實(shí)環(huán)境的數(shù)據(jù)、互動(dòng)與反饋,不斷迭代并推動(dòng)神經(jīng)機(jī)器翻譯的點(diǎn)滴進(jìn)步。
目前看來(lái),蘋(píng)果iOS15的系統(tǒng)級(jí)圖片翻譯要取代專(zhuān)業(yè)翻譯軟件還為時(shí)尚早,事實(shí)上可以預(yù)見(jiàn),未來(lái)兩者并不會(huì)相互替代,而是在各自適用的場(chǎng)景和不同需求強(qiáng)度下,相互補(bǔ)充,各擅所長(zhǎng)。
來(lái)自產(chǎn)業(yè)界的每一次實(shí)踐,都推動(dòng)著技術(shù)向前一步。
積沙成塔,終有一天,人類(lèi)能翻越阻礙語(yǔ)言交流的“通天塔”。
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