最近网易有道宣布自家自主研发的神经网络翻译(Neural Machine Translation,以下简称NMT)技术正式上线，由网易有道与网易杭州研究院历时两年合力研发，将服务于有道词典、有道翻译官、有道翻译女人痣面相图网页版、有道e读等产品。

　　简单来说就是通过人工智能技术让翻译变得更智能，翻译工具可以对句子进行拆分并理解句子的意思，让翻译出来的句子更像人话。

　　网易说从翻译界通用的BLEU值评价指标来看，此次在有道上线的NMT在新闻文章、英语学习及口语等场景下的英文翻译，做得比同类国际产品更加出色。

　　可以看到微软和Google的答案都偏向于按照原有语序进行翻译，百度看上去像是进行了网络搜索给出了相近的答案。有道没有按照原有语序进行翻译，给出的答案虽算不上准确但也还算沾边。

　　这句话的难点在于相对于第一个句子，这句话的断句难度更高，并且“小高”这个人名，也不容易被机器察觉。

　　百度和微软的答案几乎完全错误的，Google不出意料的把“小高”做了直译，有道的翻译和上一道题的表现一致，翻译虽然不是完全准确，但几乎表达了句子的意思。另外在句子分割方面，有道可能理解了“小高”这是个人名。

　　为了进一步测试对于句子的分割理解能力，我决定拿出这句话：今日我业王叔叔来家玩做完作业后叔叔夸我做得好叔叔亲了我妈妈也亲了我。

　　这句完全没有断句的话，之前我给国内某厂商的手机产品测试过断句，给出的回答是：今日/我/业/王叔叔/来/家/玩/做完/作业/后/叔叔/夸/我/做得好/叔叔/亲了/我妈妈/也/亲了我。

　　这样的回答你爸爸可能不太高兴。虽然这样的句子仅供娱乐，但我们还是让4种翻译软件都试了试。

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