案例研究
WPS 使用机器学习套件将文本翻译成
40 种语言，每年节省 6500 万美元

WPS 是一款办公套件软件，可让用户轻松查看和编辑所有文档、演示文稿、电子表格等。作为一款全球产品，WPS 需要一种先进的、可靠的套件内翻译技术，该技术不需要用户离开应用。为确保所有用户都能以其首选语言享受该套件及其内容的全部优势，WPS 使用了 Google 面向设备端且支持生产环境的机器学习工具包 ML Kit，该 API 可用于开发 Android 应用。

许多 WPS 用户在阅读、撰写或查看文档时都依赖于机器学习套件的翻译工具。根据 WPS 单日使用情况数据样本，有 6,762 名日活跃用户使用机器学习套件在其所有 43 种语言之间翻译了 17,808 个网页。44% 的 WPS 用户群都依赖于 WPS 中的翻译技术。WPS 通过机器学习套件为学生提供即时的离线翻译功能，帮助学生更好地学习读写外语。

选择翻译服务提供商时，WPS 团队看到了许多热门选项。但该公司认为的其他服务仅支持云端翻译，无法翻译某些复杂语言的文字。WPS 团队希望确保所有用户都能从文字翻译中获益，无论他们使用的是哪种语言或是否有网络。WPS 最终选择使用机器学习套件，因为它能离线翻译文本，且能翻译以每种语言提供的语言。

“WPS 拥有许多非洲用户，他们说斯瓦希里语和泰米尔语，这是不受其他翻译服务支持的复杂语言，”WPS Android 团队负责人 Zhou Qi 说。“我们很高兴通过机器学习套件为这些用户提供所需的翻译服务。”

此外，WPS 认为的其他翻译服务的费用也很高。机器学习套件完全免费，WPS 估计通过使用竞争对手的付费翻译软件开发套件，机器学习套件每年可节省约 6500 万美元。

机器学习套件不仅提供强大的多语言翻译功能，还支持 App Bundle 和 Dynamic Delivery，让用户能够选择下载机器学习套件的翻译模块。如果不采用 App Bundle 和 Dynamic Delivery，用户无论如何都无需使用机器学习套件，就必须下载它，从而影响安装时分发。

“用户下载 WPS 应用时，系统默认会下载基本模块。此外，只有当用户需要使用翻译功能时，系统才会下载该应用。这样可以缩减初始下载大小，还能确保不需要翻译帮助的用户不必再下载该模块，遇到麻烦。”周说。

在实施过程中，WPS 团队经常使用机器学习套件的官方指南来引导开发流程。借助这些工具，用户可以了解该 API 的方方面面，并确保所做的任何更改都符合用户的所有需求。借助机器学习套件网站直接提供的文档和建议，WPS 开发者能够快速轻松地将新的工具包集成到其工作流中。

“借助所提供的资源，我们很少需要寻求帮助。证明文件简洁明了。此外，该 API 简单明了且对开发者友好，这大幅降低了学习曲线。”周说。

在实施机器学习套件之前，WPS 用户需要打开单独的应用来翻译文档，这会导致繁重的用户体验。借助机器学习套件的自动语言识别和即时翻译，WPS 现在为用户提供了一种快速、准确的翻译方式，让他们无需离开应用即可快速翻译文字，从而显著提升平台用户体验。

今后，WPS 计划扩大其机器学习套件的使用范围，尤其是文本识别技术。WPS 用户继续申请处理所拍摄照片上的文字，因此该公司计划也使用机器学习套件优化该应用的文字照片识别功能。

详细了解机器学习套件如何简化设备端机器学习。

开始使用