數字翻譯大作戰：火山翻譯精準通關_RMB:RMBRMB價格

近期，國外一份調查報告誤將392萬和83萬的采購費用翻譯為39.2億和830萬，鬧出國際笑話。有分析認為，此烏龍事件是國外機器翻譯軟件造成的。

讓很多人意想不到的是，看似簡單的數字，在機器翻譯中向來是一大痛點。就以「392.687694萬元」為例，我們測試不同翻譯軟件的翻譯結果。

數字翻譯「中譯英」測試

首先測試「中譯英」，國內外9款主流翻譯軟件中，只有火山翻譯和騰訊翻譯君準確地翻譯出了392萬。其余7款產品，有翻譯成392的，有翻譯成39.2億的，甚至還有翻譯成392萬億的，比正確結果擴大一億倍，另外4款都翻譯成了3.92億。測試結果如下列組圖所示。

火山翻譯：

騰訊翻譯君：

Cream：由于分配合同數字錯誤，crCREAM池將進行遷移:流動性挖礦項目Cream發推表示，由于在分配合同中多加了一個0，導致原先的獎勵分配2500/天變為25000/天。如果不及時停止并完成遷移，7天的CREAM獎勵將在4小時內分發完畢。目前crCREAM已經停止質押，已經獎勵了5360CREAM，已經遠遠超出今天獎勵額度2500CREAM。Cream將在今天晚上11點左右遷移到新的合同，獎勵將在11點59分左右恢復。[2020/9/16]

以下為其他7款翻譯產品的測試結果。

翻譯為39.2億：

翻譯為392：

金色相對論 | 朱江：未來央行數字貨幣采用雙層運營體系，央行做上層，商業銀行做第二層:在今日舉行的金色相對論中，關于“根據央行透露的雙層架構運營機制，未來中國的央行數字貨幣大約會怎樣運行”的問題，金山云區塊鏈部門總經理朱江表示，由于未來央行數字貨幣采用雙層運營體系，央行做上層，商業銀行做第二層；大家這里注意一下，在這個模式里面，還沒看到金融監管機構的身影，也就是說M0的流通，本來就要注重流通性。單層與雙層的區別：單層運營體系，是人民銀行直接對公眾發行數字貨幣。而雙層，就是人民銀行先把數字貨幣兌換給銀行或者是其他運營機構，再由這些機構兌換給公眾。使用雙層結構，可以減緩央行的運營挑戰，也避免了在落地時對基礎設施、人力資源和服務體系的資源浪費。同時，這還有助于化解風險，也不會導致金融脫媒。雙層運營體系不會改變流通中貨幣債權債務關系，為了保證央行數字貨幣不超發，商業機構向央行全額、100%繳納準備金。[2019/8/15]

翻譯為392萬億：

動態 | 加州老牌金融公司IDC與數字資產交易所合作:據cryptoglobe報道，總部位于加利福尼亞州的外匯分銷平臺和在線交易平臺提供商Integral Development Corp.（IDC）已宣布將與數字資產交易平臺Mint Exchange合作，以推出機構級別加密貨幣交換。[2018/11/16]

翻譯為3.92億：

數字翻譯「英譯中」測試

動態 | 新西蘭學者呼吁政府規范DLT和數字貨幣生態:據BTCmanager消息，奧克蘭大學的anchana Kariyawasam博士和David Mayes教授撰寫了一份研究報告，呼吁新西蘭政府采用適當的加密法規，規范分布式分類帳技術（DLT）和數字貨幣生態，并發行中央銀行主導的數字貨幣，以此為其創造發展的友好環境。[2018/10/5]

我們用不同軟件把英文「3.92687694millionyuan(RMB)」翻譯回中文，會是怎么樣的結果？

這次只有火山翻譯準確翻譯出了392萬元人民幣。其他8款產品，有翻成3.92萬的，有翻成39.2億的，也有翻成392萬億的，另外5家都翻成了3.92萬億。測試結果見下列組圖。

火山翻譯：

其他產品的翻譯結果：

特朗普政府為數字貨幣制定“綜合策略”:據Coindesk消息，美國副總檢察長Rod Rosenstein在金融服務圓桌會議的春季會議上表示，政府正在圍繞數字貨幣制定一項“綜合戰略”。當被問到他對數字貨幣和網絡犯罪的看法，他提到了司法部上周公布的一個網絡犯罪特別工作組，該工作組將制定圍繞技術犯罪的策略。他說：“許多方案涉及比特幣和其他不通過傳統金融系統的數字貨幣，我們現在正在與網絡犯罪工作小組合作，制定一套全面的策略來處理這個問題。”[2018/2/28]

數字的重要性毋庸多言，在商業條款中如果翻譯錯一個數字，可能會帶來成千上萬的損失；建筑圖紙中一個數字翻譯的疏漏，就可能導致一項龐大建筑工程轟然倒塌。想要保證數字翻譯的準確度，遠不是謄寫一串阿拉伯數字再翻譯單位這么簡單。從上面測試中也可以看到，一些國際巨頭的翻譯產品，在數字翻譯中照樣會出現偏差萬倍甚至上億倍的錯誤。

數字翻譯難在哪？

數字翻譯對翻譯者關于目標語言數字表達的理解要求較高，在中英翻譯中，數字翻譯的難點主要在以下方面：

a.中英語言中不同的數字單位，如1000萬翻譯成10million，不能簡單地「拷貝」

b.很長的數字容易帶來偏差

c.超大數字的翻譯問題，如trillion、萬億以上的單位

d.中英語言中不同的計量單位，如中文中的“斤”，容易被翻譯成“kg”

e.帶有貨幣符號的數字容易犯錯

當前，很多翻譯軟件對數字沒有做額外的處理，采用的是與普通文字相同的sequence-to-sequence神經機器翻譯模型。這一模型翻譯質量較高，流暢性較好，但存在一個顯著的缺陷，就是缺乏常識和推理能力，無法理解對于人類來說比較簡單的規則，例如，“萬”和“million”的的轉換、單位貨幣之間的不同等。

火山翻譯如何解決數字翻譯難題？

我們從火山翻譯技術分享中了解到，火山翻譯的翻譯模型見到對應的數字之后，會將其抽取出來，通過推理、計算等智能過程，對數字進行跨語言的語義轉換，然后將其置于翻譯句子適當的位置中，類似人類的翻譯推理過程。

火山翻譯是字節跳動旗下火山引擎的AI中臺能力之一，技術能力已經在飛書的文檔、消息翻譯和火山引擎的企業級客戶中廣泛應用。由于當前機器翻譯場景中存在大量的數字內容，數字翻譯也一直是火山翻譯團隊持續優化的重要方向。目前，火山翻譯已經支持56門語言、3080個語向的翻譯。

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