RMB:數字翻譯大作戰：火山翻譯精準通關_RMB幣

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：

現場 | 馬耳他數字經濟創新產業國務秘書：對于發展區塊鏈技術政府兩黨早已達成共識:由金色財經主辦，加密谷和CoinTime協辦的金色財經歐洲游學活動團隊來到了馬耳他，在Chiliz Blockchain Campus舉辦的中馬交流會上，馬耳他數字經濟創新顧問及常務秘書Mario Brog表示，從馬耳他的角度來看在監管創新和框架制定方面是相對成功的，對于IC0,ST0以及DLT技術都有較為完善的監管框架，區塊鏈行業仍處于早期，有很多年輕有潛力的企業，同時也有很多虛假項目存在，在確保企業和項目的真實性，符合監管框架的同時，馬耳他金融管理局在審查項目時也會考慮到項目對馬耳他以及行業所能帶來的貢獻，對于支持發展區塊鏈和加密技術，馬耳他政府兩黨早已達成共識。中國和亞洲有很多優秀技術人才，馬耳他也歡迎更多優秀企業和人才入駐。[2019/4/29]

以下為其他7款翻譯產品的測試結果。

翻譯為39.2億：

動態 | 區塊鏈數字支付平臺Signet已有超100位客戶:據CoinDesk報道，Signature銀行總裁兼首席執行官Joseph J. DePaolo表示，該銀行基于區塊鏈的Signet系統自今年年初推出以來，已經擁有超過100位客戶，他們每天24小時不間斷地使用該系統轉賬數百萬美元。據悉，Signature是美國少數幾家將為加密貨幣初創公司提供存款賬戶的銀行之一。據此前報道，紐約州金融服務署（DFS）批準Signature銀行推出數字支付平臺Signet，該平臺是一個基于以太坊的數字支付平臺，其將允許銀行客戶在一天中的任何時間進行支付。[2019/2/16]

翻譯為392：

翻譯為392萬億：

翻譯為3.92億：

聲音 | 北京商報：多家機構推出數字貨幣支付解決方案 本質與舊通道無區別:北京商報今日發文《虛擬貨幣交易通道換裝上線》，文中稱，已有多家機構在推出數字貨幣支付解決方案，號稱可利用集成系統、區塊鏈技術等解決虛擬貨幣交易的入金、出金等結算問題。在分析人士看來，這種新支付渠道本質上是將泰達幣作為一種中心貨幣，完成與其他數字貨幣的自由兌換。看似多了一個更為合規的渠道，但本質上與舊通道并無沒有區別，易成為洗錢、金融詐騙、傳銷等違法活動的“溫床”。[2019/1/30]

聲音 | 中國電子商務協會會長：數字資產是否違法可從三方面判斷:據鳳凰網報道，中國電子商務協會會長龔文說：“國家政策如今對數字資產越來越嚴格，判斷是否違法，可以從這幾個方面考慮，一是否被頻繁交易，二是價格是否劇烈波動，三是銷售模式。如今國家正在推進區塊鏈技術應用，總體上國家對有利于實業發展的技術，都是支持的。”[2018/10/22]

數字翻譯「英譯中」測試

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：

FDIC前主席認為數字貨幣不應該被取締:美國聯邦存款保險公司（FDIC）前主席Sheila Bair認為數字貨幣不應該被取締，她指出雖然比特幣和其他數字貨幣一樣缺乏內在價值，但美元同樣是沒有內在價值的，現在應該做的是讓市場自己弄清楚它的價值。Sheila Bair過去曾考慮加強對數字貨幣的監管，現在她是區塊鏈初創企業Paxos的董事會成員。[2018/3/2]

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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