用户需求一直以来都是小牛翻译关注的焦点。每年,研发团队会与至少几百个企业用户进行关于机器翻译应用需求的深入交流,这种深度交流是从实际应用需求角度出发,而非从纯学术研究角度出发,从而更好地夯实业务合作基础。在这里,简单介绍下几个值得关注的机器翻译技术方向。

1)智能翻译设备在无网情况下实现机器翻译功能的应用需求。这本质上是翻译模型压缩的问题,提供小巧的多语言翻译SDK,通常支持安卓和iOS操作系统,同时需要兼容各种芯片。智能翻译设备的市场规模会越来越大,比如:翻译机、翻译耳机、翻译笔等等,这个是机器翻译应用的增长点;

2)主流语种的GPU版机器翻译系统。主要焦点在于翻译品质的优化,特别是针对一些主流垂直应用领域,比如:专利、医药等领域的机器翻译应用。垂直领域机器翻译的需求量在不断增加,实现大数据翻译能力,用户的应用场景通常与具体细分领域挂钩,希望获得比通用领域机器翻译更好的翻译品质,这个就涉及到垂直领域定制机器翻译系统;

3)手机APP和PC端应用软件对机器翻译需求也会不断提升,比如:办公软件Office、WPS、浏览器、CAT工具等,可以利用插件的技术内嵌机器翻译功能,实现智能办公目的。软件开发商也可以开发一些具有机器翻译功能APP和应用软件,用户可以安装在笔记本电脑上,这就对CPU版机器翻译系统研发提供了更多应用需求;

4)智能会议系统和视频会议系统,可以针对国际会议应用场景,也可以针对政府部门和企业的办公室应用场景,内嵌机器翻译能力,集成语音识别能力,这个应用场景非常有发展前途。将来集成机器翻译能力的智能会议系统有可能成为很多会议室的标配,这个涉及到语音翻译技术的应用。机器翻译与语音、图像、视频分析等技术相结合,实现多模态机器翻译技术,可以挖掘出更加丰富的机器翻译应用场景;

5)拥有足够双语训练数据的主流语种是少数,大部分语种面临双语数据稀缺的问题,很多用户需求中已经涉及到小语种机器翻译,如何有效地解决稀缺资源语种机器翻译问题,不仅仅解决0和1的问题,不断提升翻译品质,已经不是简单学术研究课题,而是用户需求驱动的技术落地问题;

6)在实际应用场景中,一旦用上了机器翻译,用户有能力不断积累一些双语数据,如何利用用户自有的双语数据,实时、低成本的快速迭代优化机器翻译品质,目前的实际问题是迭代升级代价还是有点过高,这个技术的突破对于推动机器翻译技术落地应用是非常重要的。最理想的是非专业的用户能够自己完成随时随地快速迭代优化的过程,而不是完全由专业的机器翻译研发团队现场完成迭代优化过程。

当然,除了上述这几点外还有一些小一点的技术突破方向值得探讨。小牛翻译研究团队一直在关注这几个用户需求驱动的技术挑战,大家一起努力,共同促进机器翻译产学研的发展。