目前在eBay上有超过8亿个产品列表。考虑到每个列表有大约300个词，你认为需要多少的语言学家及需要多长时间翻译这些列表？而且一些列表可能只在线一天或一周，且库存会不断变化。所以靠人翻译是不可行的。对于这些产品列表，机器翻译在这种情况下显然是更适合。但其他类型的内容，如UI，客户支持等，都是由我们的本地化语言专家团队负责。

 

也许我们最大的挑战之一是产品列表是由用户编写的，而不是由专业作家或内容开发人员编写。他们会以非常不同的方式，使用不同的设备，而且用不同的注意力。正如你可以猜到的，翻译用户生成的内容对于任何MT系统都是件困难的事情，因为它需要学习如何处理打字错误，语法不规则，缺乏标点符号，外来语等等。

 

我们系统的另一个巨大挑战是它们必须处理不同类型的内容。在eBay上有超过12,000个类别，从汽车零件到古董，从原创漫画艺术到电动工具。这意味着我们的MT引擎必须处理针对每个类别的术语。为一个特定领域训练MT系统相对容易，但是当需要涵盖这么多不同的主题时，事情变得更复杂。

 

 

第三个挑战是特定领域，真的很难找到特定领域内数据来训练我们的引擎。我们使用统计翻译模型。简而言之，这意味着翻译是由大量平行语言数据（源和目标语言中的对齐文本）生成的结果。公开场合不难找到一般科目的并行数据，但是尝试找到大量关于棒球装备或动作数字的双语文本。不是那么容易。

 

但考虑到eBay市场上有超过1.5亿活跃用户试图查看这些产品列表，而且这些用户分布在超过30个国家及地区。eBay的MT团队只能努力的解决这个问题。

 

搜索查询：这是用户在搜索框中输入的内容，以便找到他们想要购买的内容。这是唯一把用户语言文本翻译成英语，以匹配查询与库存，主要是英语。查询真的很难翻译，因为没有上下文，并且许多单词是多义的，即，它们具有多于一个意义。例如，当用户搜索“眼镜”时，他们想找到太阳镜还是啤酒瓶？

 

项目标题和描述：每个列表都有一个标题，因此您可以快速找出项目是什么，以及描述，以便您可以找到项目的条件，测量，规格等信息。如果您熟悉任何电子商务网站中使用标题，您可能已经注意到，他们几乎没有句子或遵循正确的语法规则。它们通常是一个单词的集合，一个接一个，有时大量加载同义词。一个真正的例子：“1 pcs good quality hard pencil bait fising lures tackle bait crankbait 3d eyes”。用于翻译标题的MT系统需要使用这种类型的内容专门训练，以产生具有期望的“格式”的翻译。