人工有道翻译应用实战，最佳实践

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例如，在翻译一些复杂的句子时，NMT神经网络能够根据上下文的语义信息，准确地判断词语的含义和用法，避免了传统翻译方法中常见的歧义和错误。

我们相信，有道翻译将继续引领翻译技术的发展潮流，为全球用户创造更多价值，助力语言交流更加顺畅、便捷。

3. 有道翻译API与开发者服务。

有道翻译：技术原理与多场景应用全解析。

2. 大模型迭代

（二）视频字幕翻译：开启跨语言视听新体验。

它采用了先进的图像处理算法和深度学习模型，能够自动识别和处理各种复杂的图像场景，如手写文字、模糊图片、不同字体和排版的文字等。

OCR技术能够将图像中的文字信息快速准确地识别出来，并将其转换为可编辑的文本格式。