01到底哪个翻译服务适合程序员
最近看技术文档看的比较多，全英文的，所以每天都要使用在线翻译工具。之前一直用谷歌在线翻译，但最近的体验发现，谷歌的翻译质量实在一般。弄的我很抓狂，如果连谷歌的在线翻译都不行，那还有更好用的更适合程序员使用的翻译工具吗？带着这个问题我调查并测评了目前市场上用的比较多的3款在线翻译工具，结果发现：
1.还是AI赋能的智能翻译服务好！！
2.谷歌的翻译服务果然out了，同时，国内的工具越来越有质量了，给国内技术人点赞！
下面就是大致的评测结果，以及对最终胜出的翻译工具的详细介绍，供大家参考。
PS：不是广告文，纯粹个人兴趣
作为普通吃瓜群众，我不清楚这些翻译服务所采用的技术与其他互联网巨头（谷歌、微软等）有什么区别，唯一的检测标准是它对我来说是否好用，所以立刻拉来几款常用的翻译工具进行了一场大比武，结果竟然大大出乎意料，谷歌翻译居然是效果最不好的。而另外一款DeepL确实在文档翻译、论文翻译这两个领域上脱颖而出，不论是英译汉还是汉译英，它的翻译结果更加自然、可读性更强。
当然这里要跟大家强调下，我这里的对比结果是片面的，第一翻译对比只限于看技术文档、科技类论文翻译；翻译对比选择的语言限于英译汉和汉译英。大家如果发现不适应于自己的应用场景，请手下留情不要喷我。
我今天选择的是谷歌、有道这两款用的比较多的在线翻译工具和DeepL进行对比,为了让大家先睹为快，首先给出的是翻译结果PK的结论，然后再给出三轮具体的PK细节。
02PK结果
简单的说，DeepL和有道翻译不论是英译汉和汉译英的场景上都优于谷歌翻译；具体比较DeepL和有道翻译的话，DeepL在英译汉的场景下翻译结果更好，而有道在汉译英的场景下翻译结果相对更好些；
具体而言，DeepL和有道翻译优于谷歌翻译的地方在于：
翻译准确性更好，特别是在处理被动语态、复杂长句、复杂嵌套句式等比较难的翻译场景时，DeepL和有道翻译会考虑上下文情境，能够把被动语态和复杂嵌套句式的主语、动词区分清楚，翻译结果更准确；
用词更贴合上下文情境，不止汉语，英语中也同样存在很多同义词、近义词，同一个含义可以用不同的词汇或短语表达，但如果考虑上下文情境，每个词汇或短语其实都有自己独特的适用场景，所以根据上下文情境选择合适的词汇在翻译中也是很难但很重要的，合适的词不仅让翻译更准确更专业，也能让上下文读起来更通顺。
03PKround1：翻译科技论文，英译汉
结论先出
对于难度较大的复杂句式的翻译，DeepL和有道都要比谷歌翻译更好，特别是在多个从句嵌套的情况下，谷歌会出现句式主语名词混淆的情况，而DeepL和有道都能进行准确翻译，并且会在准确翻译的基础上进行润色，让含义表达更通顺和容易理解。
翻译对比
原文
Astheperformanceofhand-craftedfeaturesbecamesaturated,objectdetectionhasreachedaplateauafter.R.Girshicksays:“…progresshasbeenslowduring-,withsmallgainsobtainedbybuildingensemblesystemsandemployingminorvariantsofsuccessfulmethods”翻译结果
从细节上对比分析翻译结果：
“hasreachedaplateau”这个短语表达的意思是物体检测的技术在达到一定准确度后就停滞不前，很难获得更进一步的突破，虽然plateau原意是高原，但这里翻译成平台期更加准确。对比三个翻译结果发现，有道的翻译是相对准确和容易被理解的。
“withsmallgainsobtainedbybuildingensemblesystemsandemployingminorvariantsofsuccessfulmethods”，这个短句中的翻译有两个点要注意：首先这是一个典型的with复合结构句式，表示with后面的动作和前面主语的动作是伴随发生的，所以翻译时要注意两个动词been和obtained之间的伴随关系；其次with复合结构中又嵌入了by引导的副词从句，所以翻译时需要注意先把with结构的主要结构取出来withsmallgains，然后再解释这些gains是通过什么方式获得的。
谷歌翻译的结果，明显看出翻译后的句子是读不通顺的，主要问题就是它没有把with结构的主要结构取对，把with结构中的名词（gains–小的收益）和by引导的副词从句的名词（成功方法的小变体）混淆了；
DeepL的翻译是准确的，虽然读起来感觉没有有道翻译的结果通顺，但无论是句式结构的提取，还是名词和动词的排列关系都是没问题的；
相比起来，这个句子的翻译，有道的结果是最好的，在准确翻译的基础上，它还特别把with结构的主句结构独立出来，withsmallgainsobtained翻译成取得了很小的进展，这样可以更能突出原文想表达的意思——近几年取得的进展很小，差强人意。
04PKround2：翻译技术文档，英译汉
结论先出
在一些中英文语法差异比较大的如被动语态等方面，DeepL能够把被动语态翻译出来，并且把含义表达成通顺的中文句式，翻译结果优于谷歌和有道。
翻译对比
原文
Thisfunctiondoesnotrequirethatthereactuallyisanydataavailableforreadingorthatdatacanbewritten,itcanbecalledjustincase.Itwillstorethenumberofhandlesthatstilltransferdatainthesecondargument’sinteger-pointer.翻译结果
从细节上对比分析翻译结果：
“anydataavailableforreading”，这一小段，分析上下文发现其实原文是想强调不管有没有数据可供读取或需要被写入都没关系，这个函数并没有在这两个方面的强制要求。
谷歌翻译的是“可用于读取的任何数据”，感觉翻译地有点生硬；
DeepL翻译是“有任何数据可供读取”，正是我们期待的结果；
有道翻译的是“有任何可用的数据可以读取”，感觉比谷歌翻译要通顺些，但依然没有翻译出被动的含义——这里数据是需要被读或写的，所以被动语态被翻译出来或更符合原文含义。
“datacanbewritten”，这一小段，依然需要注意被动语态的翻译。对比三种翻译结果，DeepL翻译的“数据可被写入”是最贴切的；
“itcanbecalledjustincase”，这一个短句其实意思很直接，不需要特别的翻译，所以这里谷歌翻译和有道翻译都是翻译成“以防万一”，这样翻译没问题。但对比三种翻译结果，感觉DeepL的描述（“以备不时之需”）更自然，也更符合上下文的语气。
05PKround3：翻译科技论文，汉译英
结论先出
汉译英的翻译结果在不同的翻译平台上会有较大的差异，特别是涉及到一些复杂句式的表达时。相比而言，谷歌在汉译英的场景下翻译效果并不好，而DeepL和有道在两个方面都优于谷歌：
它们在对单词和短语的翻译上会考虑上下文情境，用词更准确；
它们会在翻译的基础上引入复杂句式去让翻译结果更通顺合理。
翻译对比
原文
对同一幅图像,不同的人可能会有不同的理解,这不仅与个人的观察视角和