为了使不同国家的用户轻松购物并消除语言障碍，eBay正在使用机器学习工具自动翻译商品列表。

从历史数据来看，eBay在线销售网站一半以上的销售额都来自海外。但是还存在一个问题：网站用户看到的商品清单只能以首选语言的方式出现。

用户可以更改设置，在语言设置列表中选择一种语言浏览网站。但是他们对于所选语言以外的语言列出的商品了解甚少。当不同的卖家用不同的语言发布相同的商品时，意味着用户只能看到网站商品列表的一部分。当然，也有一些语言不能很好地在网站上呈现，这样一来选择这些语言的用户看到的商品就更少了。

为了打造一个统一的全球购物平台，eBay利用机器学习技术实现网站页面的自动翻译。“通过启用用户查询翻译，我们可以帮助那些不擅长英语的用户更好地浏览网站，” 机器翻译的高级研究经理Evgeny Matusov说道。

这种自然语言处理(NLP)已经成为一个深度学习的主要用例，先进的机器学习技术可以解决一些最具挑战性的计算问题。Google、Facebook、微软和IBM也在使用深度学习改善计算机视觉、语音识别和人工智能。

对eBay来说，使用机器学习自动翻译网站页面是一项棘手的任务，对于一些品牌名称或是用户使用的术语应该怎样翻译就是一个问题。比如“apple”一词应该怎样翻译呢？在大部分情况下，它可能指的是苹果公司，这样就不需要特别地翻译；又比如在eBay中经常用来代表新产品的NIB又要怎样翻译呢？翻译短语时会产生很多缩略词，许多不使用英语的eBay的用户也知道NIB是什么意思。

Matusov和他的团队开发了一组统计算法，利用机器学习技术和自然语言处理做决策。整个算法的开发过程开始于一个翻译团队，他们对样品清单进行人工翻译，翻译结果和其他从网络和新闻剪报上获取的数据都用于训练算法。

Matusov说，他们用人工方法构建和训练NLP算法，因为这样更容易控制输出。在过去的几年中，神经网络已成为NLP和许多其他深度学习项目最常使用的方法。但Matusov表示，神经网络需要一定程度的自主学习，因为可能面临来自品牌名称和深奥词汇的挑战。

该算法利用了本地工具以及一些开放源码和专有软件进行开发，自2014年在俄罗斯开发之后，现已在拉丁美洲和欧洲广泛使用。

在美国和欧洲的俄罗斯、墨西哥、阿根廷和巴西，翻译算法已经带来部分项目销售的增加。Matusov说，“在这些地区买家和卖家的联系上，我们绝对有很大的影响力。”