技术应用 | 国内主流翻译APP工具

Original 代令如谢忠一翻译技术教育与研究

2024-09-09

国内主流翻译APP工具介绍
翻译App基础知识

定义旨在利用计算机技术将一种自然语言 (源语言) 自动转换为另一种自然语言 (目标语言)的APP。技术

翻译APP使用了多种翻译技术，其中最常见的是机器翻译技术。此外，一些翻译APP还使用了自然语言处理技术和语音识别技术。这些技术可以帮助翻译APP更好地理解用户输入的文本或语音，并将其转换为目标语言。

机器翻译概念介绍 定义：（machine translation; MT）利用计算机将一种自然语言（源语言）翻译成另一种自然语言（目标语言）的过程。 机器翻译三代技术：规则、统计和神经

技术	时间	研究方法
基于规则的机器翻译（Rule-Based Machine Translation, RBMT）	20 世纪 50 年代到 80 年代	研究源语言与目标语言的语言学信息，基于词典和语法规则
统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）	20世纪80 年代到 2000 年	使用大规模的语料库和统计模型来翻译文本
神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）	21世纪以来	使用深度学习神经网络获取自然语言之间的映射关系，是当前机器翻译领域的主流技术

值得一提的是，目前已有机器翻译（MT）比较评估的结果表明，生成式AI模型的表现超越了神经网络机器（NMT）翻译引擎，对神经网络机器翻译（NMT）范式提出了重大挑战。对于各家MT提供商而言，考虑大型语言模型（LLMs）对其现有MT引擎的影响是必须要做的事情。比如，根据网易有道微信公众号的消息，随着有道“子曰”大模型的落地，有道预计今年将完成从神经网络翻译到LLM翻译的全部转化工作，LLM翻译的亮点在于“极大提升对语言的理解能力、更好地支持篇章级翻译，全面升级用户的交互形式”。

国内主流翻译App
概况

图2.0-1国内主流翻译App使用情况 说明： （1）因移动端的使用数据方便易得，上图仅表示移动端的使用情况； （2）下表“评分”列括号内表示（apple store评分；华为应用市场评分）； （3）“下载量”来自华为应用市场2023年11月9日的数据。 表2.0-1 国内主流翻译App概况

名称	评分	下载量	语种数量	主要语种	领域	主要翻译功能	AI翻译
网易有道词典	（4.7；4.8）	2,086M	109	中文、英语、日语、韩语、法语、德语、俄语、西班牙语、葡萄牙语等	翻译、词典、教育	拍照翻译、语音翻译、对话翻译、文本翻译、文档翻译、网页翻译、同传、实景AR翻译、离线翻译等	有道神经网络翻译引擎技术YNMT，相比传统的机器翻译，准确率有显著提升
有道翻译官	（4.6；4.1)	420M	107	翻译、教育
百度翻译	（4.7；4.9）	393M	201	翻译、词典、教育	拍照翻译、语音翻译、对话翻译、文本翻译、同传、实景AR翻译、跨软件翻译等	2015年百度翻译率先在世界上发布了互联网NMT(神经网络机器翻译)系统，引领机器翻译进入神经网络翻译时代
欧路词典	（4.8；4.3）	100M	常见小语种	中文、英语、日语、韩语、法语、德语等	翻译、词典、教育	拍照翻译、语音翻译、同传翻译、跨软件翻译等
腾讯翻译君	（4.9；3.5）	50M	常见小语种	中文、英语、日语、西班牙语、俄语、法语、德语等	翻译、教育	拍照翻译、语音翻译、同传等