神经翻译系统水平远超谷歌、微软，德国创业公司发布翻译器DeepL

近日，一家名为 DeepL 的创业公司发布了自己的神经翻译工具，引起了业内关注。据称在盲测与 BELU 分数测试中，这款全新翻译系统的性能远超来自谷歌、微软和 Facebook 三家巨头的同类产品。对于我们来说，DeepL 唯一的问题就是何时能够支持中文了。

谷歌、微软和 Facebook 等科技巨头已在机器翻译领域耕耘多年，但一家名为 DeepL 的创业公司最近推出的翻译工具又将这一领域向前推进了一步。DeepL 与它的竞争对手相比速度相同，而且更加准确而精密。

目前，DeepL 尚不支持对中文的翻译，但从德语、法语和英语的对翻试验中，我们可以发现 DeepL 的翻译器效果远超谷歌翻译与 Bing。

以下是 DeepL 和谷歌翻译对同一篇德文新闻稿的英语翻译效果：

对此，掌握多国语言的 Techcrunch 编辑 Frederic 表示：「谷歌翻译的风格非常直接，但却错过了一些细节和习语（或者把这些习语翻译错了），而 DeepL 经常可以提供更加自然的翻译效果，就像训练有素的人类翻译一样。」

DeepL 称，在盲测结果中，他们的翻译器表现远超谷歌、微软等竞争对手，而 BLEU 测试的结果也是如此。

现在，这款翻译器已经发布，我们也可以自行测试：https://www.deepl.com/translator。

DeepL 认为自己的翻译系统已经达到了全球领先水平，并给出了与谷歌翻译、微软 Bing 在 100 句话长度上的盲测对比结果，成绩由专业翻译进行打分，DeepL 的成绩遥遥领先。

另外，研究人员通常也会在数据集上对翻译系统进行 BLEU 分数测试，DeepL 神经网络翻译系统的分数超过了目前发布的所有系统（英-德翻译达到 31.1 分，超过谷歌翻译的 28.4 分；英-法翻译 44.7 分，超过此前最佳成绩 3 分）。

Linguee 的演变

DeepL 从同样卓越的 Linguee 演变而来。Linguee 是一款出现多年的翻译工具，尽管 Linguee 使用广泛，但其翻译质量无法达到谷歌翻译的翻译水平，毕竟后者的品牌和地位都占据巨大优势。Linguee 的联合创始人 Gereon Frahling 之前在谷歌研究院工作，但于 2007 年离开，开始了新的征程。

该团队数年来一直致力于机器翻译，但是直到去年，他们才开始全力开发全新的系统，建设新公司，二者的名字都是 DeepL。

「我们的神经网络架构已经实现了多个显著改善。」Gereon Frahling 表示，「通过用不同的方式安排神经元及其连接，我们的网络比目前其他神经网络更全面地映射自然语言。」

超过 10 亿句翻译结果和查询的大型数据库，在网页上搜索相似片段的真实翻译的方法，二者为新模型的训练提供了强大的基础。DeepL 变革性的神经架构在冰岛的一台超级计算机上运行，该计算机的能力是 5.1 petaFLOPS（每秒 5100 万亿次操作，据称在全球超级计算机排行榜上名列 23 位），能够实现在不到一秒的时间内翻译 100 万单词。「冰岛可再生能源丰富，因此我们可以在这里用非常低廉的成本训练我们的神经网络。我们将继续专注于高性能硬件。」CTO Jaroslaw Kutylowski 说道。

大学、研究机构和 Linguee 的竞争对手发布的研究进展表明，卷积神经网络是机器翻译的正确道路，而非 DeepL 之前使用的循环神经网络。现在不是探讨二者区别的时候，必须要说对于相关词语的长、复杂字符串，卷积神经网络效果更好，只要你能够控制其弱点。

例如，CNN 可以一次处理一个单词。当句末单词决定句首单词的形成过程时，这成为一个问题。查找整个句子寻找句首单词，如果网络获取到的第一个单词是错误的，就太浪费了。然后还得使用该知识重新开始，因此 DeepL 和机器学习领域的其他机构在 CNN 转向下一个单词或词组时，使用能够监控此类潜在问题的「注意力机制」来解决问题。

DeepL 翻译器目前支持 42 种语言之间的互译，包括英语、德语、法语、西班牙语、意大利语、波兰语、荷兰语等。该神经网络正在训练以掌握更多语言，如中文、日语和俄语。DeepL 还计划在接下来几个月内发布 API，以使 DeepL 卓越的翻译结果能够提升其他产品的效果，如数字助理、字典、语言学习 app 和专业的翻译程序。

DeepL 成果目前已经可以用做翻译工具的首选了，而这家公司还在计划推出更多其他新产品。「DeepL 的目标不止于翻译任务，」DeepL 首席执行官 Gereon Frahling 说道。「我们的神经网络将从理解文本开始，开启更多可能性。」