DeepL API- 使用 javascript/jquery 下载翻译的文档

如何解决DeepL API- 使用 javascript/jquery 下载翻译的文档

我使用 jquery 和 http post 实现了一个小应用程序，它调用 DeepL API 来翻译上传的文档。我能够进行所有必需的调用，在最后一次调用中它返回二进制数据 当我尝试使用 javascript 保存它时，文件已损坏。服务器端代码，即 C# 代码正在将响应流保存在文件中。

                HttpWebRequest req = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(urlAzure);
            req.Method = "GET";
            HttpWebResponse res = (HttpWebResponse)req.GetResponse();

            //Create file stream to save the output PDF file
            FileStream outStream = System.IO.File.Create(filePathOut);
            //copy the responce stream into file stream
            res.GetResponseStream().copyTo(outStream);
            //dispose the file stream
            outStream.dispose();

            return true;

如何使用 javascript 做到这一点。

DeepL：一家在翻译领域超越谷歌和微软的德国公司

技术编辑：鸣飞 发自北京
SegmentFault 思否报道丨公众号：SegmentFault

科技巨头谷歌、微软和Facebook都在将机器学习的经验教训应用到翻译领域，但一家名为DeepL的小公司却超越了他们，提高了这个领域的标准。它的翻译工具的速度不亚于那些规模庞大的竞争对手，但比我们尝试过的任何一款翻译工具都要准确和细致。

经过几次试验，我们都认为DeepL的翻译普遍优于Google Translate和Bing的翻译。Google Translate经常会去找一个非常直白的翻译，错过了一些细微的差别和成语（或者是把这些成语翻译成错了），而DeepL经常提供一个更自然的翻译，更接近于一个训练有素的翻译者的翻译。

DeepL从Linguee演化而来

DeepL诞生于同样优秀的Linguee，这是一款已经存在多年的翻译工具，虽然很受欢迎，但一直没有达到谷歌翻译的水平--毕竟后者在品牌和地位上有很大的优势。Linguee的联合创始人Gereon Frahling曾在Google Research工作过，但在2007年离开Google并开始了自己的新的事业Linguee。

这支团队多年来一直致力于机器学习，从事与核心翻译相邻的任务，但直到去年，他们才开始认真地研究一个全新的系统和公司，而这两个系统和公司的名字都将是DeepL。

Frahling提到现在时机已经成熟："我们已经建立了一个神经翻译网络，其中包含了大部分最新的发展，我们在其中加入了自己的想法。"

一个由超过10亿个翻译和查询组成的庞大数据库，再加上通过在网络上搜索类似的片段进行落地翻译的方法，为新模型的训练打下了坚实的基础。他们还把他们声称的世界上第23台最强大的超级计算机放在了一起，位于冰岛境内。

DeepL的翻译服务使用了搭建在Linguee数据库之上的卷积神经网络及另一种并未公布的专有方法涉及注意力机制。DeepL GmbH拥有一台浮点性能为5 Petaflops的机器，用于其翻译服务的训练和生产。

由大学、研究机构以及Linguee公司的竞争对手所公布的发展情况表明，卷积神经网络才是发展的方向，而不是该公司之前一直使用的递归神经网络。现在真的不是深入研究CNNs和RNNNs之间的区别的地方，所以必须要说的是，对于长的、复杂的相关词串的准确翻译，只要你能控制好它的弱点，前者是一个更好的选择。

例如，CNN大致可以说是可以一次解决一个单词的句子。但当比如经常发生的情况，句尾的一个词决定了句子开头的一个词应该如何组成时，这就成了问题。通读整个句子，只是发现网络选取的第一个词是错误的，然后再根据这个知识重新开始，这是很浪费的，所以DeepL和机器学习领域的其他人应用了 "注意力机制"，监控这种潜在的绊脚石，并在CNN转移到下一个词或短语之前解决它们。

关于隐私政策

无论是DeepL Pro还是免费的DeepL Translator都不允许被用于翻译“包含任何种类个人资料的文本” 与免费版不同，DeepL Pro宣称并不会储存翻译文本。更多可以查看他们的privacy。

感兴趣的同学们可以试一试，相信Deepl会成为你新的助力你翻译的生产力工具。我们也非常欢迎对Deepl背后技术的同学们分享更多他们更多技术相关的细节。

DeepL：慢公司的快速扩张之路

DeepL 凭什么敢号称“世界最精准的翻译器” ？

DeepL：慢公司的快速扩张之路

语言是人类文明世代相传的载体，俗话说 “十里不同音，五里不同调”，语言也讲述着一方水土以及一段历史。在现今世界中，跨语言的交流能力愈发重要，世界因更广泛的交流而变得愈发紧密。

企业也必须要与其在不同国家/地区的客户、供应商和合作伙伴进行交流。在此过程中，高质量的语言翻译就成为了一种刚性需求，其能帮助我们准确的传达预期信息。同时，以客户或合作伙伴语言进行沟通的公司，将更有能力在全球市场取得成功。

今天，我们就来看一家这样的独角兽企业——一个机器翻译平台 DeepL，它可以立即准确、轻松地将书面内容翻译成不同的语言。

始于德意志，八年磨一剑

DeepL 的发展开始于 2009 年的科隆，前 Google 科学家 Gereon Frahling 创立了在线词典 Linguee。自 2010 年以来，Linguee 拥有英-德、英-法、英-西和英-葡等多个语言对，并提供各种语言的单词和短语翻译。同时，在 2012 年至 2017 年，DeepL 创始人 Jaroslaw Kutylowski 博士在 Linguee 担任 CTO。

在尝试改进 Linguee 的同时，Jaroslaw Kutylowski 博士开始着手使用神经网络来改进他们对不同翻译的验证过程。他带领团队开始训练神经网络，并基于他们过去 10 年积累的数据集上进行翻译。最终，Linguee 在 2017 年结束。随后，他们宣布推出了 DeepL。Jaroslaw Kutylowski 博士也在 2019 年 07 月被正式任命为了 CEO。

我们不难发现，虽然 DeepL 的第一代产品发布于 2017 年，但实际上，早在 2009 年他们的原型产品就在这个赛道上深耕，正所谓十年磨一剑，任何技术的成熟都离不开长期的投入和积累。

三大产品线，横跨 to C 与 to B

DeepL 根据其翻译功能，主要可以划分为三大产品。首先就是 DeepL 翻译器。它使用 Transformer 的深度神经网络架构，旨在克服早期神经机器翻译模型 (如 RNN) 的局限性。

Transformer 模型使用自我注意机制，允许它同时注意句子中的所有单词，捕获局部和全局依赖关系。而此前的 RNN 模型会按顺序处理输入序列 (即一次一个词)，并且随着序列变长，较早的词对较晚的词的影响会减弱。目前 DeepL 已经支持 31 种语言，可以在 PC 客户端、网页端、手机客户端、浏览器插件版。

其次，是 DeepL Write 产品。2013 年 1 月发布的 DeepL Write 是一种 AI 写作工具，可以改善英语和德语的书面交流，解决书面的语法问题，并提供有关措辞、语气、风格和单词选择的建议。它可以在桌面和移动浏览器上使用。

最后，是 DeepL API。开发人员能够使用其基于 JSON 的 REST API，将 DeepL 机器翻译技术直接嵌入到他们的产品和平台中。公司可以使用其 API 来翻译浏览器、聊天程序、电子邮件客户端或文字处理器中的文本。它可以翻译Word、PowerPoint、PDF 文本和 HTML 文件。

用户可以为具有正式/非正式代词的语言选择翻译语气，并通过月度成本控制来限制每月基于使用的最大成本。用户还可以通过创建词汇表来指定单词和短语的翻译方式。包括内部通信、实时翻译应用程序和增强现实翻译。

我们可以看到，DeepL 的客群兼顾 to C 与 to B。

在 to C 层面，一般消费者可以像使用 Google translate 一样使用免费翻译工具。对于开发人员，他们可以使用 DeepL 的 API，将机器翻译服务集成到他们的应用程序或软件产品中。在 to B 层面，企业可以用 DeepL 以不同的语言与客户、合作伙伴和员工进行交流。同时，还会有一些语言服务商，通过 DeepL 为其他企业或个人提供翻译服务。

扩展业务边界，增加市场规模

2022 年，全球语言服务市场价值 607 亿美元，预计到 2032 年底将达到 962 亿美元。我们愈发感受到技术发展使语言翻译比以往任何时候都更容易获得、更容易和更便宜。特别是全球语言翻译软件市场在 2021 年价值 93 亿美元，预计到 2031 年将达到 448 亿美元。

DeepL 也在这个快速增长的市场下，不断扩展自己的边界，它不再满足只是一家翻译服务公司，而是拓展自己的业务到一家专注于文本的人工智能公司。他们的最新产品 DeepL Write 就专注于成为英语的写作助手，并与估值 130 亿美元的独角兽 Grammarly 展开竞争。

免费增值模式，快速吸引用户

DeepL 会使用免费增值商业模式，将用户引入付费层。免费层限制了用户一次可以翻译的字符数、用户数据的安全性、他们每月可以翻译的文档数量、他们可以拥有的词汇表数量以及允许的集成。可以访问相同功能的 DeepL API 的免费层限制较少，允许访问更多词汇表和更多翻译。

DeepL Pro 适用于个人和团队，分为三个层级，每年向每位用户收费：初级层的费用为 104.88 美元/年，高级层为 344.88 美元/年，最终层为 689.88 美元/年。他们还为超过 10 人的团队提供企业定价，企业需要联系销售人员。DeepL API Pro 提供更少的限制和更多的功能，每月向用户收取 5.49 美元或 65.88 美元/年的费用，外加每翻译 100 万个字符的费用 25.00 美元。

对于 DeepL 来说，其添加的每一种额外语言，都有机会增加销售额，扩展自己的用户，从而争取更大的企业、更大的合同。也会使大企业更难切换他们的服务。同时，DeepL Write 也是需要我们在商业上持续关注。

Grammarly 只瞄准说英语的人，估值已达到 130 亿美元，每天有 3000 万人使用它。如果 DeepL 为其目前支持的 31 种语言中的每一种都创建 Grammarly 一样的产品，在全球范围内得到更大的使用，其商业竞争力还会提升。

成为独角兽，面临更残酷的竞争

目前，有超过 10 亿人次使用过 DeepL 的服务。2021 年底，DeepL 是瑞士第 9 大访问量网站、日本第 30 大访问量网站和全球第 146 大访问量网站。全球有 2 万家企业使用 DeepL。截止到 2022 年底 DeepL 的年 ARR 达 5000 万美元。增长的影响力和商业化进程，也为 DeepL 带来了新的资本支持。2023 年 1 月，DeepL 完成了 IVP 领投的 1 亿美元融资，公司估值达 10 亿美元。

尽管有数以百万计的用户，但 DeepL 并不是用户的唯一选择。尤其是面临 Google、Microsoft、Amazon 这样的云平台的竞争。当 DeepL 的技术护城河在愈发减弱时，它可能会失去更多的企业客户，因为这些用户在云平台上使用该服务更容易。

除了大型的云服务商，创业公司也在抢占这个市场。比如成立于 2013 年的 Unbabel，是一个将人工智能与人工翻译相结合的语言翻译平台，Point 72 Ventures 领投了他们的 C 轮 6000 万美元融资。再比如成立于 2015 年的另一家语言翻译软件公司 Lilt，也已筹集了 9250 万美元的资金。而 ChatGPT 这类大语言模型的跨界打劫，使得市场变得更加扑朔迷离。

显然，市场竞争日益激烈，如果 DeepL 希望为其提供的每一种语言颠覆数十亿美元的人工智能驱动的写作助手市场，其仍任重道远。

作者简介

郑博，Aka Harbour 哈博。崔牛会非著名牛油，人到中年的 2B 基础架构创业老炮，CnosDB 云原生时序数据库开源社区发起人。

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