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Booking.com聯手哈佛優化翻譯係統，流暢度逼近人工翻譯水平

Booking.com利用哈佛大學提供的OpenMT開發框架打造機器翻譯（NMT）係統，研究表明利用NMT技術可以大幅度降低翻譯成本和提升翻譯效率，其流暢度接近人工翻譯水平。Booking.com目前提供40個語種的語言翻譯服務。

【環球旅訊】（本文編譯自Slator）重塑語言技術領域發展的三個主要趨勢在Booking.com平台得到了體現：未來對本地語言內容、便宜且幾乎無限製的雲端運算能力，以及開源的神經網絡機器翻譯框架的需求將越來越高。

Booking.com利用這三個趨勢打造了產品層麵的神經網絡機器翻譯係統（neural machine translation system，以下簡稱NMT係統），Booking.com稱“這一係統正成為一個非常具有吸引力的解決方案，是對傳統的人工翻譯服務的補充。”

今年7月25日，負責此項目的團隊在康奈爾大學運營的開放科學網站Arxiv.org發布的一份研究報告中宣布此NMT係統上線。

該研究報告的合作作者Pavel Levin、Nishikant Dhanuka、Maxim Khalilov都是Booking.com的高管，他們稱研究重點在於對早前針對兩個重要的互譯模式（英語到德語和英語到法語）和兩個通用在線引擎（統計和神經網絡）的統計機器翻譯係統（statistical machine translation system，簡稱STM係統）進行了NMT基準測試。

報告作者在該研究摘要中寫道：“研究展示了SMT和NMT係統提供的翻譯輸出的自動評估和人工評估結果，分析了句子長度對這兩個係統的輸出質量的影響。”

該研究還獲得了施普林格歐洲機器翻譯協會（Springer European Association for Machine Translation，簡稱EAMT）在今年5月於捷克首都布拉格舉辦的第20屆年度EMAT峰會上頒發的最佳機器翻譯用戶研究獎。

研究結果

該研究使用BLEU（雙語評價替補，Bilingual Evaluation Understudy，簡稱BLEU）作為翻譯質量評估的主要自動測量方法，披露了三個主要結果：NMT技術一致優於SMT；英德互譯模式中，企業內部的NMT結果優於在線通用NMT引擎；NMT翻譯的流暢度接近人工翻譯水平。

研究者不僅引用了早前一些說明NMT在翻譯長句時的翻譯質量大幅下降的研究，還使用BLEU測試了長句如何影響NMT和SMT在英德和英法互譯模式中的表現。

長句對NMT和SMT在這兩種語言互譯的影響主要有兩點：“翻譯質量在長句翻譯的表現有所下降，但對於兩種語言的互譯，NMT的表現依然比SMT要好。”

大幅降低翻譯成本

Booking.com對機器翻譯很感興趣，這幾乎是意料之中的事情。據公布數字顯示，其平台每天預訂房間量達140萬。該公司總部位於阿姆斯特丹，在全球多個國家和地區設立了辦公室。

研究顯示，該平台提供40個語種的語言翻譯服務。研究指出：“其中一個主要的使用案例是將酒店描述信息從英語翻譯成其他語種（包括酒店、公寓、住宿加早餐酒店、旅館等）。”

通過整合這些公司內部開發的機器翻譯解決方案，Booking.com認為這可以提升翻譯效率。

研究表明，“通過提高翻譯速度、減少一個酒店的介紹從翻譯到上線的時間和大幅降低相應翻譯成本”，翻譯效率可以得到提升。

聯手哈佛，開發NMT係統性能

Booking.com商務負責人以及該研究合作作者之一的Maxim Khalilov表示，Booking.com花了半年的時間內部開發NMT的內部性能，其中不包括花在統計機器翻譯開發和測試的時間。

據Khalilov透露，他們使用的開發框架是由哈佛大學提供的基於Torch的編程解決方案OpenMT，這一解決方案還得到語言翻譯軟件商Systran的支持。

哈佛自然語言處理機構的Alexander Rush在去年12月OpenMT上線時接受了Slator的采訪，他表示：“希望能有不同的研究者研究如何提升翻譯，並期待業內人士能夠越來越熟悉新的人工智能技術”。

當被問到Booking.com是否在其自己的服務器上運營NMT時，Khalilov表示，盡管他們在某些實驗中使用自己的圖形處理器（graphical processing units），Booking.com目前主要還是依靠亞馬遜雲服務（Amazon Web Services）運營NMT。

研究指出，Booking.com未來的研究方向將會是內部NMT係統的提升，主要有兩個方向——提升未知詞和生僻詞的處理；提升對商業敏感內容翻譯錯誤的識別。

Khalilov說：“我們已在公司內部識別出10種機器翻譯使用案例，根據我們的優先計劃，我們將反複關注這些使用案例。”（Nic編譯）

最後更新：2017-08-22 15:04:44

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