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再见了我的爱(排三专业版)

时间:2023-05-05 14:05:21 阅读:87487 作者:634

也许,学习硬件还有更广阔的未来。

写作| hldls

照片|美味的牛排

那天,我拿了下面的照片给了喜欢的女孩。 然后一分钟后,除了我知道的这四个字以外,她都没写。 其他都寄了。

很简单,她拿着字典笔走了一圈,所有的字都有。

我讨厌技术进步!

其实,字典笔已经不新鲜了。 去年,我们评价了有道词典笔2。 不久,有道就发售了三代专业版。 2代和3代的发售间隔不到1年,本来预计的技术进步可能有限。 但是,在评价中,还是令人吃惊。

超预期的识别效率

有道词典笔3专业版废除了第2代的Home键。 这无疑是正确的选择。 ——原来的Home键存在价值不高,只能在点击一次返回主画面时使用。 但是,由于Home键的存在,2代的屏幕只有1.9英寸,画面太小,搭载的信息量有限。

Home键丢了之后,有道词典钢笔3专业版的屏幕增加到了3英寸。 可以表达更多的内容,体验发生了明显的变化。

除了外观,3代人最感受的就是识别效率。 在评价两代人时,英译汉反而是体验比较一般的环节。 因为作为拼音文字,英语文字间的间隔小,很多文字的形状相似,所以容易发生机器识别上的错误。

但是,在三代人中,这种认识效率发生了明显的变化。 官方数字为98%,在实际体验中,在密集的文字中,机器可以轻松识别所有的语言,几乎不需要二次扫描。

除了拼音文字的识别,三代人还打破了媒体的限制。 迄今为止,多数词典笔通常对纸质文字的识别效率较高,对光反射介质的识别效率较低,这是OCR识别的天然课题。 但是,在三代中,我们即使用词典笔扫描手机画面,也能识别,翻译得更准确。 此外,许多不同寻常的名字也可以支持翻译。

也许很多时候用字典笔扫描手机,但是能够突破媒体在很多应用场景中价值很高。 例如,在海外的公交车站和网站上无法选定的文字等,体现出高识别率的价值。

更令人吃惊的是,对于很多手写,无论是汉字零散还是多多少少连写的英语,3代都能得到很好的识别精度。

特别是体验了2代后,3代感受到的技术进步相当显着。 在体验了一段时间的三代之后,我想找一些文字。

技术进步不仅反映在识别效率上,也反映在容量上。 一枝笔的大小,现在已经可以和桌子词典媲美了。 根据官方的说法,词典笔3代增加了《牛津高阶英汉双解词典、韦氏大学英语词典》,还增加了日语、韩语的翻译。 也就是说,字库笔三代不仅能翻译英语,还能翻译日语和韩语。

我们打开了日语和韩语网站,测试了词典笔的反应能力,最终得到的结果很高兴。 通过翻译笔,即使这两种语言一次也没学过,我们也能

大概了解文字内容是什么。

如果看单个功能,也许不会有太深的感触。但再联系其他功能,比如从2代到3代都支持的语音交互,这支词典笔就延展出更多内容。它可以实时翻译车站的提示,也能够与陌生人进行简短的对话。

随着功能的不断迭代,“词典笔”已经不再能全面定义这支笔。它可能已经不局限于书面、也不局限于查词,而可以称之为“翻译机器”。

手机联动:有道的野望

不停用词典笔扫描内容的过程中,我们逐渐发现,有道词典笔3专业版并不只是单纯的硬件,有道的野心恐怕不止于此。

网易有道最新的财报显示,有道已经确立了智能学习产品、素质教育、成人教育和教育信息化四大业务。而词典笔作为智能学习产品,是重要的业务组成部分。今年,有道还发布了 “有道词典笔 K3”系列产品;与人民教育电子音像出版社达成合作,发布人教有道词典笔。其对学习产品的重视程度和布局速度可见一斑。

那么,学习硬件能为有道带来什么?词典笔3代背后,有道是怎样做的?

通过词典笔扫描,可以将单词加入生词本。但由于屏幕受限,我们往往很少用这块屏幕回顾单词本,一度让我们认为该功能很鸡肋。

直到我们在手机上下载网易有道词典APP。

通过手机注册账号,我们发现手机账号可以与词典笔账号互联。在词典笔上加入的生词,在手机上会同步记录。不仅如此,词典笔还可以形成大数据,实时记录扫词数量,并进行单词复习。日常扫描的生字、生词,加入单词本后可以一点点积累起来。手机变成了单词本,可以利用碎片化的时间温习生词。

对很多人来说,查完的生词,我们第一时间往往不会形成足够深刻的印象。如果没有反复加深印象,下次遇到通常还需要重复劳动。与手机的联动,在一定程度上帮助了生词的记忆。

与此同时,在APP里网易有道也植入了旗下的课程,由此形成了一个学习闭环。日常学习扫描生词,通过手机不定期温习生词;利用大数据网易有道可精准提供相关课程,帮助解决学习中的难点。这有助于全方位提升用户的学习效率、提升学习效果。对于网易有道,这确实是变相推动其成人教育等业务的发展。

时至今日,智能硬件、成人教育都在成为关注的焦点。词典笔作为刚需的查词工具,价值正在得到体现。从有道词典笔3代专业版身上,我们看到的是快速迭代的技术能力,同时看到的也是有道对学习闭环的设想。

或许,学习硬件还有更广阔的未来。

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