量子位 买它，华少别抢话，丁磊：噢买尬( 二 )
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Round3：极限挑战
看来面对纸质出版物 ， 甚至是它们的电子版 ， 有道词典笔专业版都没有在怕的 。
那么 ， 当需要翻译的文字打印在瓶瓶罐罐的非平面包装上 ， 它还能继续跟拍照翻译App竞争吗？
比如 ， 这样一瓶卸妆水 。
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即使是对于以镜头来捕捉文字内容的拍照翻译App ， 这样的柱形表面也不太友好 。
只能是想看哪一句 ， 就尽量把镜头调整到其正对面 。
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那么有道词典笔表现又如何呢？
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识别成功！并且继续发挥了哪里不会扫哪里的特长 。
不过 ， 在这种情况下 ， 词典笔的识别确实没有平面上那么丝滑 。 滑动太快的话 ， 会出现还没有扫完 ， 输入就断掉的情况 。
三轮测试下来 ， 稍稍总结一下 。
无论是纸质出版物还是电子出版物 ， 在阅读场景中 ， 网易有道词典笔专业版的优势十分明显 。 符合使用习惯 ， 反应速度很快 ， 翻译质量过关 。
具体使用起来也很方便 ， 提笔就能使用 。 上一秒查英语 ， 下一秒换日语 ， 也不用调整设置 。
而推及到其他应用场景 ， 相比于翻译质量并不稳定的拍照翻译 ， 只要文字能扫得进去 ， 词典笔的表现就可圈可点 。
不过 ， 出门在外 ， 有一些场景下 ， 拍照翻译的功能还是词典笔所无法替代的 ， 比如：
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背后的技术
这么看下来 ， 是不是觉得AI词典笔这样的硬件产品 ， 还真有两下子？
那么 ， 我们照例扒一扒产品背后的技术 。
其实 ， 在测试环节中不难看出 ， 网易有道词典笔专业版 ， 最核心的AI技术包括：OCR（光学字符识别）和NMT（神经网络翻译） 。
OCR：一扫就能查单词
根据有道官方数据 ， 有道词典笔的扫描速度最快可达240mm/s ， 相当于1秒最多可以识别40个汉字 。
并且 ， 平均识别准确率可以达到96.8% ， 最高识别准确率超过了98.5% 。
这就有赖于网易有道基于神经网络的OCR技术 。
2017年开始 ， 网易有道就上线了卷积神经网络+循环神经网络的OCR引擎 ， 支持26种语言文字识别 ， 也能进行语种自动判别和混合识别 。
实际上 ， 词典笔的笔头就是一个高速摄像机 ， 能在用户提笔扫描单词的时候 ， 每秒拍摄100多张图像 。
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然后 ， 通过图像配准、图像融合和文本切行 ， 实现自适应全场景文本图像拼接 。
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并且 ， 通过流式识别计算 ， 在扫描拼接图像的同时 ， 就将内容提取出来 ， 交由神经网络翻译 。
NMT：换行整句话翻译
除了原有的高中生词典、汉英大词典、SSAT、SAT、GRE、托福、雅思、现代汉语规范词典、有道汉英释义、有道汉语释义、有道简明释义外 ， 有道词典笔专业版现在还新增了牛津高阶英汉双解词典第七版 ， 累积近240万超大词库 。
词库巨大 ， 查词准确 ， 但想要实现整句离线翻译 ， 还是需要神经网络的加持 。
网易有道的NMT模型主要采用Transformer架构 ， 并通过模型压缩+离线推断框架的方式 ， 精简为离线端模型 。
据官方数据 ， 部署在有道词典笔上的离线NMT模型 ， 一秒钟可以翻译30个汉字 ， 并且离线翻译的结果接近联网水平 。
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