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谷歌翻译应用(谷歌的翻译软件)

来源:湘潭网 时间:2022-11-24 05:40:04 编辑:君子莲 手机版

今天湘潭网为大家带来一篇关于谷歌翻译软件app,谷歌 翻译的文章,相信大家还不了解,为了更好的学习,小编为大家整理了以下内容,希望能够帮助到大家!

自2010年谷歌退出中国市场以来,很多用户一直期待这个世界科技巨头回归中国,尤其是在百度魏则西事件之后。

例如,虽然谷歌在退出后仍然向中国用户提供3354服务,但它保留了对谷歌翻译网页的正常访问。然而,由于不可描述的原因,谷歌的核心应用和服务已经在国内用户的视线之外徘徊了7年。

所以国内科技圈一直流行“四大错觉”,即:脸书入华,谷歌回国,索尼倒闭,WP崛起。

虽然这只是内部人士的自嘲,但谷歌整体回归的难度可见一斑。

直到年初的3月底,Google Translate才正式登陆中国。这次谷歌带来了国内用户可以直接使用的首款Google app —— Google Translate(Android和iOS双平台)。

是的,这不是幻觉,谷歌真的回来了!

谷歌还为此发了宣传片。

那么Google带给中国人的第一个APP呢?今天,边肖为您带来了谷歌翻译的亲身体验。

(此体验客户端为Google Translate Android APP,版本号为5.9.0)

一、应用界面:这是最简洁的工具。

谷歌翻译的应用界面非常简单。翻译只有一个主界面,没有任何多余的内容,最感人的是不打开!屏幕!阿宽。苏!现在这种简单朴实的应用真的很少见了。

最简单的界面

翻译界面的各种功能

除了直接输入文本翻译,Google Translate还提供了AR即时翻译、语音翻译、手写翻译三种翻译功能。另外,可以在设置中开启手机的全局点击翻译功能。

点击翻译,在侧边菜单的设置中打开。

当然还有节省流量的离线翻译包。

简单不代表单纯。Google Translate应用虽然很简单,但是翻译功能足够强大。接下来,边肖将为您详细介绍每一项功能(由于卜同华在边肖不准确,语音翻译不再演示)。

第二,手写翻译

手写翻译顾名思义差不多。

↑↑↑拿日语做范例

比如日语中有许多奇怪的汉字,拼音输入法无法打出来,就可以现写现翻,比如这个看起来霸气十足的“邪魔”就是打扰的意思。

这个功能最大的好处就是再怎么不认识的外语,都可以让你现场描出来给翻译,比如下面这个写都不知道怎么写的阿拉伯文。

↑↑↑小编完全是照着画出来的,谷歌依然正确识别

手写翻译基本上还原了以前把字写在纸上问别人意思的过程,突破了手机输入法的局限。另外值得点赞的是,即便像小编写/画的这么丑,谷歌的识别率依然还是非常高的。

三、点按翻译

点按翻译的逻辑是这样的:你复制一个文本→谷歌翻译读取剪贴板→蹦出来一个悬浮窗→点击自动翻译剪贴板内容。

↑↑↑复制单词-自动蹦出悬浮窗-点击即可翻译

这个功能是全局的,意思是只要你不杀谷歌翻译的后台,无论你在哪个应用里进行复制,都可以唤出谷歌翻译的悬浮窗进行翻译,而且这个动作不会导致你跳出当前应用,非常地方便。

四、AR即时翻译

谷歌AR即时翻译,就是用谷歌翻译打开摄像头后,就可以直接翻译画面中的语言,需要注意的是谷歌不需要拍照,只要对准目标即可翻译,这得益于谷歌强大的图像识别技术。

↑↑↑对准即可翻译

更神奇的是该功能翻译的文字颜色会和原文保持一致,并直接模糊原文后覆盖其上。

↑↑↑译文与原文颜色一致

不过需要注意的是,即时翻译功能的翻译质量相较于正常翻译会有所下降,只适合于翻译较短的文字。

五、翻译实测对比 神经网络加持的谷歌表现如何?

2016年9月份,谷歌正式发布了Google神经网路机器翻译系统(Google Neural Machine Translation),简称GNMT,简单的说,就是谷歌翻译拥有了神经网络。

神经网络是什么意思呢?

传统计算只包含了输入、计算、输出三个部分。

而 GNMT 在这个基础上加入了时间概念,系统在较后的时间计算时,会根据上一个输入输出的结果来调整当前的处理计算方式,这就让神经网络有了前后逻辑关联的能力。

神经网络用在翻译上的效果就是,之前要一个词一个词对应着的翻译工作,在有了神经网络加持后,软件就可以根据上下文来完整地翻译一句话。

↑↑↑图形化原理(动图)

具体效果怎么样呢?由于谷歌最先把该技术应用在中译英上,所以我们用一段中文来考验一下谷歌的翻译效果,同时用百度翻译(版本6.18)作为对比。

1、中译英长句翻译表现

这里小编选取了一段新闻,原文如下:

“法国数据保护机构‘国家信息与自由委员会’今日宣布,将对Facebook处以15万欧元(约合16.6万美元)的罚款,原因是Facebook未能阻止广告主获取其用户数据。CNIL表示,此次罚款只是整个欧洲范围内调查Facebook数据保护措施的一部分。此外,比利时、荷兰、西班牙和德国等均在调查Facebook。”

↑↑↑左为谷歌翻译结果,右为百度翻译结果

两款软件的翻译结果大致相同,最大的区别在对第一句的处理上。

原文:法国数据保护机构“国家信息与自由委员会”今日宣布,将对Facebook处以15万欧元(约合16.6万美元)的罚款。

谷歌翻译:French data protection agency "National Information and Freedom Committee" announced today that it will be on Facebook to 150,000 euros (about 16.6 million) fine。

百度翻译:The French data protection agency "national information and Freedom Committee announced today, will be fined 150 thousand euros for Facebook ($166 thousand) fine。

可以看到原文用中文习惯对两句话进行了断句:“…今日宣布,将对…”。

谷歌翻译在这里把后半句变成了从句用了一个That引导,从而将第一句改成了更符合英文表达习惯的长句。

而百度翻译在这里还是按照中文的断句,对英文进行了同样断句,读起来就比较奇怪。

可以看到有了神经网络加持的谷歌翻译在长句的处理上更加自然。

2、中译英短句表现

小编在这里选取了一句比较绕的短句:“小偷偷偷偷东西。”

↑↑↑左为谷歌翻译结果,右为百度翻译结果

两者表现一致,面对这么绕的句子都没有出错。那么难度提高,选一个过气的网络热词:“然并卵。”

↑↑↑谷歌翻译一下子就露馅了

实际上,不止然并卵,绝大多数流行网络用语,比如啪啪啪、一脸懵逼吃瓜群众等等等等,谷歌都无法正确识别翻译,很显然谷歌翻译的本地化工作还需要继续努力。

3、英译中表现

这里小编选取英文原文如下:

“You’ve weighed the pros and cons and carefully assessed the impact. After in-depth consideration, you’ve decided to accept that new job, or launch your own business, or take time off to be with your children. You know it’s the right choice — but your boss, friends, and colleagues aren’t convinced. What should you do when people you respect disagree with your decisions?”

↑↑↑左为谷歌翻译结果,右为百度翻译结果

谷歌的英译中结果比百度出现了更多问题。

比如原句中“or take time off to be with your children”。

这里比较适合译作:或者抽出时间陪陪孩子。

百度翻译地中规中矩:或者抽出时间和你的孩子在一起。

谷歌翻译就非常奇怪了:或者 与您的孩子一起休息。

再比如原句中:“What should you do when people you respect disagree with your decisions?”

这里比较适合译作:当你尊重的人不同意你的决定时,你该怎么做?

百度翻译就很不错:当你尊重的人不同意你的决定时,你应该怎么做?

相比之下谷歌翻译简直不能看: 当你尊重不同意你的决定时 ,你应该怎么办?

可以看到英译中谷歌翻译还是比较不靠谱的,经常会遇到句子不通顺,结构不对的问题,相比之下百度翻译效果更好。

六、总结:翻译的未来?

可以看到,神经网络加强了谷歌在中译英时对于长句的理解与翻译,可以根据上下文来调整句子结构,达到更自然的翻译效果。

而在一些本地化词汇的中译英中,谷歌表现较差,基本没有针对本地化进行优化。

而在英译中的表现上,谷歌对中文的把握明显非常差,在长句中经常会遇到各种各样的翻译问题,在这点上是明显不如国内的一些翻译软件。

↑↑↑国内翻译软件对于中文的处理还是值得点赞的

简单来说,中译英可以相信谷歌翻译,但英译中就需要选择一些更可靠的翻译方式了。

不过谷歌不仅提供了相对可靠的中译英的翻译结果,它的手写翻译、AR即时翻译也让这个简单的软件拥有了非常高的实用性,堪称出国必备软件。

神经网络翻译刚发布时引起轩然大波,甚至让许多人对翻译行业未来的担忧,然而体验过后,尽管英译中谷歌翻译表现十分出色,但依然离人工翻译有较大的差距。

可以说要实现软件替代人工的梦想,软件还需要走的更远。不过神经网络已经能让人们看到一点希望,不是么?

本文讲解到此结束,希望对大家有所帮助。

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