缘起
看英文论文的需要，尤其是看重要的论文，由于本人英语比较渣，加之天性愚钝，觉得边看边翻可能是个不错的方法。
正文
在边看边翻的过程中，有时，会遇到很长的句子，虽然知道它说什么，但是却不知道如何用中文表述。此时就借助在线翻译软件。常使用的在线翻译：youdao翻译，百度翻译，google翻译。综合来看，在论文翻译中，个人感觉 有道< 百度 < 谷歌。当然，考虑到有道有人工在线翻译，而而后两者都是机器翻译，综合来说，可能差不多。不过像我这样的穷学生，自然不会去用人家付费的人工服务。不过，同样是机器翻译，为什么会出现这样的差异？ 作为一个学习计算机的，我对此很好奇，是算法的差异还是其他因素。
回想到自己曾扫过几眼的《数学之美》和彻夜通读的《世界因你而不同》，里面提到了关于李开复的工作，就是关于语音识别方面的。记得，好像是李最初将统计学和语音识别结合在一起的，之前的方向都是使用各种各样的人工智能算法。似乎结合大量的语料，并使用统计学方法，很多问题可以取得不错的效果，比如自然语言处理之类的NP问题。像机器翻译，在大量的数据或者语料的支持下，结合统计学方法，将可以将机器翻译的程序训练的越来越智能。这让我想起最近很热的数据挖掘和机器学习(可能人家一直很热，只是我不知道而已)，其实也是这个思路。
从训练的语料的大小角度来看，google> baidu >youdao，这也就形成了三者在机器翻译的差距。当然，以上只是一家之言，偏见谬误之处，全当听个笑话。
PS： 在翻译论文的时候，发现每次一段一段复制-粘贴-翻译-再复制-粘贴-修改这样的循环下来，大多数时间都浪费在复制粘贴上了，自然想到是否存在全文翻译这样的方便的工具，google了一下，发现google的翻译提供全文翻译这样便捷的功能，如下图中左下角的translate a document，选中后将要翻译的文件上传上去，然后点击翻译，等待结果出现，下面是一组图示:
（注：初次进入的时候会出现左下角的文字链接）
仔细看了翻译的结果后发现，由Tex编译生成的pdf文件中，在全文翻译中，图片的处理非常的糟糕，这是因为Tex中图片是以代码的形式存在的。既是这样，也挺错误的，原本就没指望机器翻译能做到怎样，这样可以减少打字的次数。
结论
写了一些博客，这次就想水水，水水更健康。
