<mark id="oztn4"></mark>
0
| 本文作者： 叨叨 | 2017-07-05 16:44 |
“為什么關注文字識別和處理？是因為我們發現手機攝像頭能力提升之后，文字能做更多的事情”。7月4日，在有道開放日活動中，有道總裁周楓對到訪的媒體說。
有道發現的，其實不光是攝像頭能力的提升，更重要的或許是深度學習。在三個月前，有道正式將深度學習應用于機器翻譯，上線了神經網絡翻譯模型。與此同時，深度學習也應用到了大多數有道產品中，如有道詞典、翻譯官、有道云筆記等。
此次開放日上，有道總結了三個月來神經網絡翻譯取得的進展，同時還宣布正式上線 OCR 技術和有道智云平臺。
網易有道在三個月前正式上線了其基于深度學習的神經網絡翻譯模型（NMT），雷鋒網就此曾專訪過有道首席科學家段亦濤。在本次活動中，段亦濤再次提起利用深度學習完成機器翻譯任務的優勢，在他看來，深度學習有三個特點，能夠讓它在翻譯任務中，得到比較好的效果：
模擬生物神經的方式，由大量的神經元組成
神經元能夠完成一些比較初級的操作，模型通過對神經元奇妙的組織，使它能夠配合工作，完成更復雜的任務，和動物的神經網絡工作方式比較類似。
對關鍵信息會用連續關鍵向量來表達
一個詞對應到翻譯里面是一個高位向量。這樣做的好處在于比較強的刻畫力——刻畫信息之間的關系。比如同義詞或者反義詞，傳統用編碼方式不太容易表達，但是如果在一個向量空間來表達，通過向量之間的位置，就能比較好的來反映它們之間的關系。
端到端的模型
翻譯模型里有很多參數，這些參數為了共同的目標進行優化，和傳統的模型不一樣，傳統的機器學習會有各種模塊，各個模塊都是為自己的目標來調整優化的，人為拼湊成一個機器類的東西，能完成功能，但是比較生硬。
對于神經網絡翻譯模型的評估，有道采用了機器翻譯界通用的 BLEU（雙語評估研究-Bilingual Evaluation Understudy）評估指標，得分越高，說明翻譯結果越接近目標翻譯。段亦濤以有道和國際同類產品的中英互譯為例，進行了對比。
*有道神經網絡翻譯（中英）BLEU值測評結果
除中英互譯之外，段亦濤還介紹，有道近日也上線了日韓語神經網絡翻譯，從內部測試的 BLEU 數值上來看，中日、中韓翻譯準確度也都高于國內和國際同類產品。
雷鋒網了解到，采用深度學習進行機器翻譯是目前已成為業界的一種普遍做法，百度、谷歌、搜狗等廠商也在進行，但也有公司最近提出了一些新的翻譯模型，比如 Facebook 提出了完全基于 CNN (卷積神經網絡）的翻譯模型。
此外，有道正式對外宣布了其 OCR 技術的上線。所謂的 OCR 就是在一張圖片里識別文字區域，再把區域里面的文字提取出來并翻譯。
OCR 的工作原理分為兩個步驟，第一步先識別文字區域，通過兩個通道進行，分別識別區域位置和區域的大小；第二步是識別區域內的文字，通過多層網絡提取數據后，再用 2N 結構進行處理，在最后一層做識別。
目前，有道產品上的 OCR 日請求達到 470萬，不僅可以識別書籍，還可以識別零食、化妝品等外包裝上的英文，提取出文字后，進行翻譯。
網易有道副總裁金磊向雷鋒網介紹，有道技術接口每天被請求1.5億次，其中有1億次來自于第三方，而非有道自己的產品。
基于這樣的契機，有道正式上線了面向企業的“有道智云”平臺，將機器翻譯和 OCR 技術全部集成在平臺上，供給第三方廠商使用。目前，神經網絡翻譯提供的接口傳統API方式，定價為 48元/百萬字。此外，還提供 IOS 和安卓兩個版本的SDK，定價為 1元月/激活。同時，對于特定合作方，也提供定制服務，做本地化部署。
目前，有道智云的行業客戶，包括了支付寶、微信、360、掌閱、網易郵箱、華為榮耀 Magic 手機等。其中，微信使用有道提供的內置翻譯功能已被很多人熟知，用戶可以長按消息，然后選擇翻譯的功能，將消息翻譯成為系統語言。
相關閱讀：專訪網易有道段亦濤：丁磊親自過問的神經網絡翻譯技術到底是什么？
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
