最佳答案 大家好，雨雨来为大家解答以上问题，谷歌翻译软件，gugefanyi很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！自2010年谷歌退出中国市场以来，很...

大家好，雨雨来为大家解答以上问题，谷歌翻译软件，gugefanyi很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

自2010年谷歌退出中国市场以来，很多用户一直期待这个世界科技巨头回归中国，尤其是在百度魏则西事件之后。

例如，虽然谷歌在退出后仍然向中国用户提供3354服务，但它保留了对谷歌翻译网页的正常访问。然而，由于不可描述的原因，谷歌的核心应用和服务已经在国内用户的视线之外徘徊了7年。

所以国内科技圈一直流行“四大错觉”，即：脸书入华，谷歌回国，索尼倒闭，WP崛起。

虽然这只是内部人士的自嘲，但谷歌整体回归的难度可见一斑。

直到年初的3月底，Google Translate才正式登陆中国。这次谷歌带来了国内用户可以直接使用的首款Google app —— Google Translate(Android和iOS双平台)。

是的，这不是幻觉，谷歌真的回来了！

谷歌还为此发了宣传片。

那么Google带给中国人的第一个APP呢？今天，边肖为您带来了谷歌翻译的亲身体验。

(此体验客户端为Google Translate Android APP，版本号为5.9.0)

一、应用界面：这是最简洁的工具。

谷歌翻译的应用界面非常简单。翻译只有一个主界面，没有任何多余的内容，最感人的是不打开！屏幕！阿宽。苏！现在这种简单朴实的应用真的很少见了。

最简单的界面

翻译界面的各种功能

除了直接输入文本翻译，Google Translate还提供了AR即时翻译、语音翻译、手写翻译三种翻译功能。另外，可以在设置中开启手机的全局点击翻译功能。

点击翻译，在侧边菜单的设置中打开。

当然还有节省流量的离线翻译包。

简单不代表单纯。Google Translate应用虽然很简单，但是翻译功能足够强大。接下来，边肖将为您详细介绍每一项功能(由于卜同华在边肖不准确，语音翻译不再演示)。

第二，手写翻译

顾铭的手写翻译

↑↑↑拿日语做范例

比如日语中有许多奇怪的汉字，拼音输入法无法打出来，就可以现写现翻，比如这个看起来霸气十足的“邪魔”就是打扰的意思。

这个功能最大的好处就是再怎么不认识的外语，都可以让你现场描出来给翻译，比如下面这个写都不知道怎么写的阿拉伯文。

↑↑↑小编完全是照着画出来的，谷歌依然正确识别

手写翻译基本上还原了以前把字写在纸上问别人意思的过程，突破了手机输入法的局限。另外值得点赞的是，即便像小编写/画的这么丑，谷歌的识别率依然还是非常高的。

三、点按翻译

点按翻译的逻辑是这样的：你复制一个文本→谷歌翻译读取剪贴板→蹦出来一个悬浮窗→点击自动翻译剪贴板内容。

↑↑↑复制单词-自动蹦出悬浮窗-点击即可翻译

这个功能是全局的，意思是只要你不杀谷歌翻译的后台，无论你在哪个应用里进行复制，都可以唤出谷歌翻译的悬浮窗进行翻译，而且这个动作不会导致你跳出当前应用，非常地方便。

四、AR即时翻译

谷歌AR即时翻译，就是用谷歌翻译打开摄像头后，就可以直接翻译画面中的语言，需要注意的是谷歌不需要拍照，只要对准目标即可翻译，这得益于谷歌强大的图像识别技术。

↑↑↑对准即可翻译

更神奇的是该功能翻译的文字颜色会和原文保持一致，并直接模糊原文后覆盖其上。

↑↑↑译文与原文颜色一致

不过需要注意的是，即时翻译功能的翻译质量相较于正常翻译会有所下降，只适合于翻译较短的文字。

五、翻译实测对比 神经网络加持的谷歌表现如何？

2016年9月份，谷歌正式发布了Google神经网路机器翻译系统(Google Neural Machine Translation)，简称GNMT，简单的说，就是谷歌翻译拥有了神经网络。

神经网络是什么意思呢？

传统计算只包含了输入、计算、输出三个部分。

而 GNMT 在这个基础上加入了时间概念，系统在较后的时间计算时，会根据上一个输入输出的结果来调整当前的处理计算方式，这就让神经网络有了前后逻辑关联的能力。

神经网络用在翻译上的效果就是，之前要一个词一个词对应着的翻译工作，在有了神经网络加持后，软件就可以根据上下文来完整地翻译一句话。

↑↑↑图形化原理（动图）

具体效果怎么样呢？由于谷歌最先把该技术应用在中译英上，所以我们用一段中文来考验一下谷歌的翻译效果，同时用百度翻译（版本6.18）作为对比。

1、中译英长句翻译表现

这里小编选取了一段新闻，原文如下：

“法国数据保护机构‘国家信息与自由委员会’今日宣布，将对Facebook处以15万欧元(约合16.6万美元)的罚款，原因是Facebook未能阻止广告主获取其用户数据。CNIL表示，此次罚款只是整个欧洲范围内调查Facebook数据保护措施的一部分。此外，比利时、荷兰、西班牙和德国等均在调查Facebook。”

↑↑↑左为谷歌翻译结果，右为百度翻译结果

两款软件的翻译结果大致相同，最大的区别在对第一句的处理上。

原文：法国数据保护机构“国家信息与自由委员会”今日宣布，将对Facebook处以15万欧元(约合16.6万美元)的罚款。

谷歌翻译：French data protection agency "National Information and Freedom Committee" announced today that it will be on Facebook to 150,000 euros (about 16.6 million) fine。

百度翻译：The French data protection agency "national information and Freedom Committee announced today, will be fined 150 thousand euros for Facebook ($166 thousand) fine。

可以看到原文用中文习惯对两句话进行了断句：“…今日宣布，将对…”。

谷歌翻译在这里把后半句变成了从句用了一个That引导，从而将第一句改成了更符合英文表达习惯的长句。

而百度翻译在这里还是按照中文的断句，对英文进行了同样断句，读起来就比较奇怪。

可以看到有了神经网络加持的谷歌翻译在长句的处理上更加自然。

2、中译英短句表现

小编在这里选取了一句比较绕的短句：“小偷偷偷偷东西。”

↑↑↑左为谷歌翻译结果，右为百度翻译结果

两者表现一致，面对这么绕的句子都没有出错。那么难度提高，选一个过气的网络热词：“然并卵。”

↑↑↑谷歌翻译一下子就露馅了

实际上，不止然并卵，绝大多数流行网络用语，比如啪啪啪、一脸懵逼吃瓜群众等等等等，谷歌都无法正确识别翻译，很显然谷歌翻译的本地化工作还需要继续努力。

3、英译中表现

这里小编选取英文原文如下：

“You’ve weighed the pros and cons and carefully assessed the impact. After in-depth consideration, you’ve decided to accept that new job, or launch your own business, or take time off to be with your children. You know it’s the right choice — but your boss, friends, and colleagues aren’t convinced. What should you do when people you respect disagree with your decisions?”

↑↑↑左为谷歌翻译结果，右为百度翻译结果

谷歌的英译中结果比百度出现了更多问题。

比如原句中“or take time off to be with your children”。

这里比较适合译作：或者抽出时间陪陪孩子。

百度翻译地中规中矩：或者抽出时间和你的孩子在一起。

谷歌翻译就非常奇怪了：或者 与您的孩子一起休息。

再比如原句中：“What should you do when people you respect disagree with your decisions?”

这里比较适合译作：当你尊重的人不同意你的决定时，你该怎么做？

百度翻译就很不错：当你尊重的人不同意你的决定时，你应该怎么做？

相比之下谷歌翻译简直不能看： 当你尊重不同意你的决定时 ，你应该怎么办？

可以看到英译中谷歌翻译还是比较不靠谱的，经常会遇到句子不通顺，结构不对的问题，相比之下百度翻译效果更好。

六、总结：翻译的未来？

可以看到，神经网络加强了谷歌在中译英时对于长句的理解与翻译，可以根据上下文来调整句子结构，达到更自然的翻译效果。

而在一些本地化词汇的中译英中，谷歌表现较差，基本没有针对本地化进行优化。

而在英译中的表现上，谷歌对中文的把握明显非常差，在长句中经常会遇到各种各样的翻译问题，在这点上是明显不如国内的一些翻译软件。

↑↑↑国内翻译软件对于中文的处理还是值得点赞的

简单来说，中译英可以相信谷歌翻译，但英译中就需要选择一些更可靠的翻译方式了。

不过谷歌不仅提供了相对可靠的中译英的翻译结果，它的手写翻译、AR即时翻译也让这个简单的软件拥有了非常高的实用性，堪称出国必备软件。

神经网络翻译刚发布时引起轩然大波，甚至让许多人对翻译行业未来的担忧，然而体验过后，尽管英译中谷歌翻译表现十分出色，但依然离人工翻译有较大的差距。

可以说要实现软件替代人工的梦想，软件还需要走的更远。不过神经网络已经能让人们看到一点希望，不是么？

本文讲解到此结束，希望对大家有所帮助。

本文到此分享完毕，希望对大家有所帮助。

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