对话百度王海峰:机器能翻译，还需要学外语吗？
　　作者：王健
　　北五环外的北京郊区，刚建成的百度科技园成了这里的新地标。五座办公大楼，由天桥彼此连接形成环状，阳光照射下的蓝色玻璃幕墙，颇具几分“未来感”。
　　作为中国互联网企业三巨头之一，百度公司近年来积极布局人工智能领域。2016年初，中国举办国家科学技术奖励大会，这家公司的机器翻译项目获得了国家科技进步二等奖，中国最高级别的科技奖项花落互联网企业实属罕见。
　　“意料之中。”提起获奖，该项目的负责人王海峰显得颇为淡定。
　　↑王海峰获奖照片。 百度提供图片
　　“百度翻译在科研水平和应用价值两方面都有很大优势，在国际上处于领先水平，符合国家科技进步奖的标准。”他说。
　　2010年，刚刚加入百度的王海峰着手研发机器翻译。“当时，我预料这个领域的研究一定会有重大突破。一是因为社会对于机器翻译的需求日益旺盛，更重要的是，百度可以为这项研究提供互联网大数据和大计算平台的强大支持，”他说，“项目从起步到上线只用了一年多时间，现在百度翻译已经可以支持27种语言之间的翻译，在全球拥有5亿用户，每天响应约1亿次的翻译需求。”
　　耳听为虚，眼见为实。王海峰随手就拿起自己的手机，“来，我演示给你看。”
　　他一边说一边打开百度翻译APP，输入了“喜大普奔”四个字，百度翻译APP一句话的英文译文，形象、准确地解释了这个网络词汇所表达的意思。
　　↑ 百度翻译APP手机界面
　　王海峰又对着手机录入语音“请问附近有餐厅吗？”，然后让百度翻译APP的语音翻译功能分别翻译成英语、韩语、以及广东话，也都翻译得挺不错。
　　“还可以自动识别图片来翻译。”他一边说，一边用手机拍了一张写着中文的纸，然后选取其中的一句话，手机屏幕上马上就出现了这句话的翻译，“点击这里，还可以用语音将翻译结果读出来。”
　　“我自己已经是一个机器翻译的直接受益者，”王海峰说，机器翻译技术对于生活的改变，已经在逐步深入，“比如前段时间我去葡萄牙出差，我一句葡萄牙语也不会，但是通过手机上的百度翻译，旅途中基本没有遇到过语言障碍。”
　　在研发过程中，王海峰带领团队不断分析用户的需求。“我们通过对访问量的监测，发现周末访问量会上涨，周日尤其多，我们分析可能是很多中小学生在写作业时会用到我们的产品，”他说，“另外，电子商务领域的应用也很多，比如很多网店通过我们的翻译软件把他们的产品简介翻译成外语，这会帮他们节省一大笔翻译的开支。”
　　↑ 王海峰在自己的办公室里。 百度提供图片
　　根据王海峰和团队的设想，百度翻译还会推出更多中国方言和少数民族语言，来满足更多用户的需求。
　　“开发语言对于我们来说不是难事，我们平均花11天就能上线一种新语言。”他说。
　　这么高的效率，岂不是需要建立一个庞大的多语种技术人才团队？
　　“其实我们的核心翻译引擎工程师只有不到十个人，研发过程中并不依赖外语能力，我们开发的大部分语言我们自己一点都不懂。”王海峰说，“这就是机器翻译的魅力：对于需要翻译的语言，我们只需要自动挖掘网上存在的双语数据，然后机器从这些数据中自动进行学习，就能得到用于自动翻译的模型了。而且，我们的翻译系统可以通过学习用户的反馈数据，不断提升翻译能力。”
　　机器，怎么会有这样的能力？
　　王海峰介绍说，百度研发的深度学习与多种主流翻译模型相融合的在线翻译系统以及基于“枢轴语言”的技术，处于业内领先水平，在国际上获得了广泛认可。基于深度学习的在线翻译系统借助计算机模拟的海量神经元来“理解语言，生成译文”。基于枢轴语言的技术，则使得缺乏互联网数据的小语种之间通过英文、中文等数据丰富的大语种作为“枢轴”来进行翻译，从而使得小语种的翻译成为可能。
　　成功背后，是多年的积累和失败的尝试。王海峰回忆：“早期，我们用互联网上大量双语句对对系统进行训练，发现结果不尽如人意。 比如一句简单的英文‘how old are you’，最后被翻译成了’怎么老是你’，原来互联网上错误的翻译的信息规模比我们想象的要大，于是我们就开始研究怎样对网上数据进行过滤和筛选。”
　　谈机器翻译，当然不能不提到谷歌翻译。与谷歌翻译相比，百度翻译有何独特性？
　　“百度翻译的优势在于一是技术上融合了深度学习模型和多种主流翻译模型，并与搜索技术相结合，在口语、诗词、文言文翻译、中文相关的翻译质量等方面有明显优势。同时，翻译的时效性也非常好，我们的翻译系统对时下的网络语言的翻译也很精通。”王海峰回答。
　　↑ 百度推出的多语种翻译机器人“小度”与海外嘉宾互动。
　　说起来，王海峰与机器翻译结缘，有20多年了。除了百度技术副总裁的身份，他还曾有另一个头衔——百度基础技术首席科学家。1993年，还是哈尔滨工业大学计算机系大四学生的王海峰因为“感觉很神奇”而选择了智能翻译作为自己毕业设计的课题，从此就进入了这个领域。
　　有没有可能，将来有一天，机器翻译会取代人工翻译？
　　“应该不会，”王海峰肯定地说，“它不仅不会威胁到翻译人员的生存，反而会给他们带来工作上的便利，据我所知，很多翻译人员的手机里也安装了我们的产品。机器翻译和人工翻译各有优势，一个机器翻译系统可以同时掌握几十种语言的翻译能力，也可以擅长多个领域的翻译，这是翻译人员们所不具备的。但同时，优秀的翻译人员可以将语言的细微之处翻译出精妙的美感来，这也是机器翻译系统无能为力的。所以说二者互补，彼此不能相互替代。”
　　尽管获了奖，但王海峰没有放慢继续探索和突破的脚步，“曾经的我们与国外先进水平有差距，经过这些年的 不懈努力，赶上了这些差距。如今我们可以自信的说我们已经达到世界领先水平，但这也意味着我们要承担起引领创新、引领突破的责任。”
　　也正因如此，对于技术的不断追求，成为了百度科技园内的一种文化现象。百度翻译研发团队的工程师何中军告诉记者，这里的技术人员，会像带手机一样随身携带笔记本电脑，“有时连上厕所都会带着”。
　　“我们搞研发的，一刻离了电脑就会不踏实，因为随时都有可能冒出一个亟需解决的技术难题。”他说。
　　在与记者交谈的过程中，王海峰偶尔将目光投向窗外，那是一片还在施工中的工地，楼宇骨架已拔地而起，但高高耸立的脚手架与隐隐传来的轰鸣声时时提醒着我们：一切都还在继续……
　　（图中未标明图片均来自网络。） （作者：王健）
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人工翻译和机器翻译之间有哪些区别？
　　许多人对于人工翻译存在一定的偏见，特别是随着网络技术的不断发展，网上有很翻译软件，而且软件是免费下载，使用方便，简单，实用性非常强，难道人工翻译真的要“消失灭迹”了吗?难道人工翻译已经对于社会发展起不到任何作用了吗?其实不然，人工翻译的地位是机器翻译所无法憾动的，在上海翻译行业中，使用传统的人工翻译是非常多见的，而且是中的主要力量。
　　那么，在上海翻译中，行业为什么还是偏向于人工翻译，那么人工翻译有哪些好处呢?人工翻译和机器翻译之间有哪些区别呢?
　　第一：灵活性强
　　人工翻译最大的好处就是人是活的，但是机器设备软件却是死的，两者存在的区别是非常大，机器翻译只是依据单词进行逐字逐句的翻译，并没有理解语境，进行词语之间的组合，往往使用机器翻译最常常出现现象就是“炉头不对马嘴”，单词翻译正确了，没有组合好，使得翻译出来的语句缺乏实用性，但是人工翻译就不一样，这不是机械，人可以随机应变，可以理解具体的语境，从而进行翻译，如此翻译过后的句子和实际意思将会是一样，这就是为什么上海翻译会进行人工翻译的原因。
　　第二：便于交流，针对性强
　　在使用机器进行翻译的过程中，人是无法和机器设备进行交流，这一点是人工翻译存在的很大区别，人工翻译在遇到问题，遇到不理解的时候，这些都可以和客户，和团队进行有效地交流，从而提升翻译效果。并且人工翻译针对性是非常强，它能够依据具体的翻译语种，设计好翻译方案，能够为客户提供最佳的翻译服务。
　　第三：错误率低
　　机械翻译存在一些不可控制性，在进行翻过程中，很容易出现问题，除了单词不能正常组合在一起，语句翻译不通顺之外，还会出现一个单词有多种意思，机械不知道如何去选择，往往会文不对题。
　　通过以上内容讲究，大家应该知道人工翻译和机器翻译之间的区别了吧，上海翻译行业中，基本上都是人工翻译，人工翻译精准度高，服务完善。
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机器翻译代替不了人工,但足以摧毁翻译行业
　　文/大唐波斯将军　　去年年末，微软宣布其旗下的语音通讯软件Skype开始支持实时翻译功能，可以在对话进行时将母语不同的双方的对话直接翻译成对方的语言。目前仅支持英语与西班牙语的实时翻译。近日，微软又将此功能带给了Windows下的语音助手Cortana，并且支持英语、法语、德语、意大利语、西班牙语、日语、韩语等七种语言。与此同时，谷歌也宣布将对旗下实时翻译软件Google Translate的安卓版进行一次较大的更新，此次更新中将包括一个能够识别主流语言对话的系统，并能够将语言转换为文本。谷歌声称，此次更新将会为用户带来更加自然的翻译体验。这样看来，机器翻译的时代已经在向我们招手了，也许在不久之后，《星球大战》中的话唠翻译机器人就将走下银幕，入住我们的手机了。　　现在的年轻人应该已经不记得这个世界上曾经存在过一个名为“打字员”的职业了，即便了解，也是在英美电影中，那些使用着古旧的机械打字机记录法院庭审的带着粗框眼镜的严肃的褐发女士们。但我说的并不是指她们，而是指离我们很近的一批人，其中甚至就有你的家人与同事。他们都曾在90年代末到21世纪初的这段短暂时光里，担任过“打字员”这一职务，他们唯一的任务就是将手写的书面材料录入电脑。他们的工作场景遍布全国，有些是机关单位，有些是大型私企，还有更多的人工作在编辑部与杂志社。但今天，这个曾经无比繁荣的职业却已经几乎消失殆尽了，只有在专业的出版社里才能偶尔见到他们的身影。计算机技术的发展与普及消灭了这个最先接触计算机的职业，这真是个讽刺。　　伴随着机器翻译技术的不断进步，我们也不得不面对这样一个问题：机器翻译最终会取代人工吗？又或者说，翻译这个行业是否将要走到尽头？对这个问题抱有疑虑的人并不在少数，其中有不少人认为机器翻译终究是“机械”的，它永远取代不了人类对自然语言的了解。例如，中国人可以将“你吃了么？”这样的简单问句问出千回百转的意味，而机器则只会将其翻译成“Have you eaten?”或者是甚至更加拙劣的“Do you eat？”。机器难以理解人类的情感，以及倾注了人类情感所带来的语气的改变。然而实际上，哪怕是精通双语的人员，往往也很难区分非母语一方语言中的细微情感变化。跨国婚姻中的交流障碍往往如是。甚至我们中国人自己也会被相似的问题困扰，男士们也许永远不会知道，“你爱我吗？”和“你，爱我吗？”这两句话之间的微妙差别，而“直男癌”的称呼则往往来自一次随机的错误判断。拿我们人类都难以解决的问题去为难机器，这似乎有失公平。　　事实上，机器翻译对翻译行业带来的冲击将会是致命的，承担不要求准确度的简单翻译任务的普通翻译人员将被机器彻底取代。最近，有一对年轻的中国夫妇仅仅通过手机上的翻译软件将英语翻译成西班牙语的字幕，以此作为与当地人交流的唯一方式，居然也完成了古巴的蜜月旅行。虽然过程中伴随着磕磕绊绊与似是而非的误解，但结果还是十分成功的，这意味着旅游翻译的存在已经失去了意义。至于专业领域的翻译工作，目前看来，机器还不能胜任。但不能翻译的原因并不是其内容上有多么艰涩。事实上，专业领域翻译的难度其实不高，每个领域除了业内惯用的专有词汇以外，句法上往往还是严谨规范的写法居多，但专业翻译要求极高的准确性，机器无法承担出现错误所导致的严重后果。很多时候，一些过于专门的文件的翻译工作往往是由其领域的专业人士亲自上阵翻译的，这也解释了为什么一些概念的翻译极端拗口，符合逻辑而缺乏美感。　　由于机器翻译技术的进步与外语教育的普及，翻译的存在价值被大大地削弱了，唯一离不开专业翻译的大概就只有文学作品与商业谈判了。但在我国，文学作品的翻译市场颇为惨淡，翻译的薪水往往低得吓人。有个小姑娘为一家出版社翻译了一本德语的童话小册子，合同承诺支付翻译费用三千元整。等到人家姑娘过去结账时，出版社居然拒绝支付翻译费用，理由是由于你翻译的错误过多，这笔钱被支付给校检了。这真是个让人无奈的黑色幽默。即便是翻译界内有名的前辈翻译，其从翻译工作中所能获得的收入也不过是其翻译作品销售额的极小一部分罢了。每日翻译8000字，日薪也仅为480元，再算上翻译工作的弹性极大，而且需要译者投入相当的创造力，实在是算不上高薪。　　至于生意谈判上的同声传译，这倒是个高薪的职业，但其所需要掌握金融、法律的相关知识就不是一件容易的事，只有金字塔尖的少部分翻译可以胜任这样的工作。然而，现在，机器翻译将这金字塔的底端给拆掉了。　　机器翻译代替不了人工，但足以摧毁翻译行业。　　文章没看够？欢迎关注“创事记”栏目的微信公众账号！点击微信界面右上角的+号，选择“添加朋友”，输入创事记的微信号“sinachuangshiji”即可关注！(扫描下方二维码亦可)我们每天会推送多篇科技行业的犀利观点文章，期待您的点赞或拍砖！
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大唐波斯将军
数码产品爱好者
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我们并不要求初创企业肩负起多么重的社会责任，而是提醒他们不要…我译网是人工翻译平台吗？价格怎么样？ - 知乎32被浏览17995分享邀请回答2添加评论分享收藏感谢收起3添加评论分享收藏感谢收起查看更多回答IndustryNews
人工智能呼声汹涌澎湃 机器究竟能否替代人工翻译？
中国智能制造网
&　　当一款新的技术，不，应该说当一个技术出现了一丁点欣喜的进步时，现在科技圈里就立刻往它的身上贴上各种&颠覆&的标签。
　　人工智能呼声汹涌澎湃 机器究竟能否替代人工翻译？
　　如果你是一位科技新闻的读者，想必已经对&颠覆&这个字眼感到些许的麻木甚至恶心了吧？那天翻地覆的变化似乎就要出现在明天。
　　科技媒体善于吸引人们目光，这固然是从业人员的一种必备本领，但如今所有人都左顾右盼，像是热锅上的蚂蚁一样焦躁不安，这真的是正常现象吗？科技媒体眼中。科技创新把世界世界搅的天翻地覆。没事儿三天一创新，五天一颠覆，未来我们在这个世界站稳脚跟的着力点又是在哪里呢？
　　在这其中，尤其是以围绕着&人工智能&的呼声最为汹涌澎湃。前不久，Google 推出了基于神经网络而开发的全新的 Google Translate，引起业界的一片惊呼。不少人甚至都建议国家完全没有必要在开设外语专业了，翻译就此在机器学习的带动下彻底消失了！
　　然而事实上，如果我们站的远一些去看它，如果还模糊不清就再在额头上贴个冰块儿，你就会发现任何有关&机器将取代人工翻译&的言论都是无稽之谈。今天，五十度硅会好好地跟大家掰扯掰扯为什么机器代替不了人工的翻译，并由此我们可以稍微聊一聊人与机器究竟应该保持这样的一种关系。
　　Google 的神经网络翻译究竟是怎么一回事？
　　事实上，十年之前网络上就已经提供在线翻译服务了，而其实在很早以前，关于&机器即将替代人类进行翻译&的论调就不绝于耳。而之所以如今大家的目光再次回到这上面，完全是因为 Google 将自己的在线翻译服务进行了升级换代，推出了一款名为基于&神经网络&的机器翻译系统。
　　咱们先说说什么是&神经网络&？
　　自打有了计算机以来，努力让机器智能逐渐向人类大脑过渡成为了很多科研人员的一个梦想。但直到如今，在这方面的进展几乎可以用纹丝不动来形容。人们都清楚，机器和人类的侧重点不一样。在机器眼中不费吹灰之力的运算，逻辑判断，这在人类来看是需要大量脑力才能完成的事，而对于人类来说，那些轻而易举就能办到的事，比如辨识物体，人们的身份，自由流畅的语言沟通，迅速地学习并适应某一种方言，这些对于机器来说简直是不可能完成的任务。
　　在好几次向&人脑&发起冲锋未果之后，研究人员提出设想，为什么我们不搭建一个类似于人脑一样的神经网络呢？让计算机运算单位之间的关系搭建，就完全按照人脑来设计。虽然，
　　人类至今尚未明白人脑的工作原理，不过这没关系，我们可以先复制出一个人脑的计算模型：一件事情并非像计算机程序那样输入指令输出结果，而是在人脑的多个神经元传递，每个神经元都对信息进行自己的加工，最后输出的结果。计算机科学家用同样的方式，在输入和输出之间，加入了非常多的&节点&，每个节点会对前一个节点传来的数据，按照自己拥有的一个权重系数进行加工，有时候节点还会分层。这就是&人工神经网络&（Artificial Neural Networks，ANN）。
　　那么，Google 搞得这次基于神经网络的机器翻译系统又是怎么一回事呢？
　　之前我们经常用到的翻译服务，其实是基于&词组&来进行的。也就是说，一段文字出现之后，系统会直接把这段文字给拆散了，最小单位就是&词组&，然后将每个词组找到相对应的翻译版本，再进行次序的调整，最后出来一篇译文。这是一个有着明确的先后次序的翻译工作，即：打散、找对应的词组、排序、其中包括了标点符号的重新分割，整理等多个环节。
　　按道理来说它其实不怎么容易出错，但是每一个环节虽然准确率还蛮高，但是架不住环节多啊，一旦有一个地方出现了偏差，后面就如倒掉的积木一样全部都散了架了，最后出来的翻译内容当然不忍猝读。
　　而基于神经网络的翻译系统，直接跳过了这么多繁琐的步骤，它直接直接依靠&海量数据&来获胜，也就是说它直接建立起来了两个对应着的平行语言库，然后让机器自己去学习如何进行对应。这样的法子其实很早就出现了，但是它也有一定的技术难题没有攻破，比如说机器学习起来速度实在非常慢，而且稍微碰上一些没怎么见过的话，它就不知道该怎么办了，但是 Google 这次通过技术创新，让它无论在翻译的准确性和速度上都获得了大大的提升。
　　由此，翻译再也不是简单的词与词，词组与词组的对应，而是能够从一段文章的角度去把握全文，这样出来的译文更加流畅自然。
　　那么，这是不是就意味着人类翻译在此下岗了呢？
　　既然我们现在知道了 Google 翻译在此取得的重大进展，那么现在是时候把机器和人类放在翻译的天平上称称斤两，比较一下孰轻孰重了！
　　首先第一点：翻译是一件非常困难的工作，有些翻译甚至是极具翻译才华的人都无法胜任。
　　机器之所以无法取代专业译员，其实道理很简单：现在在国外生活，能够自由使用两国语言的人那么多，但并不意味着他们就能提供专业的翻译服务。
　　对于很多翻译工作来说，翻译所要求的并不仅仅是你需要熟悉两国国家的语言文字。很多人觉得翻译无非就是将两种语言字对字，词对词，句对句的对应起来，其实并非如此。译员也不是一本会行走的&活字典&。
　　更准确的说，他们是两种文化之间的桥梁，在他们大脑对信息的消化、加工、过滤之后，语言不仅仅是从形式上变得熟悉，而在文化上面也尽可能地贴近。有些时候，他们甚至会发明创造一些说法，使得人们更容易接受，有些译员有可能倾其一生，将在两个不同的国家的生活经验灌注到翻译工作中，使得两种文化能够更好的交融。而机器，是无法做到这一些的。
　　2、翻译质量没有单一标准。
　　就算是机器通过了上面这一道关卡的考验，能够轻松承担起各项翻译工作，但是它的翻译质量是否有一个标准进行衡量呢？显然是没有的。你将一段文本交给 100 个人类译员，他们会给你一百种不同的版本，哪种翻译质量高？哪种低？有的也许在行文造句上极为优美流畅，有的则是在逻辑论证上面十分的严谨正式，在面对不同的对象，不同的环境时，考量的标准是不一样的。而人与人之间的交流效果，是无法通过机器来实现单一标准划定的。
　　它并不是一场象棋比赛，拥有非常客观的逻辑推理。之所以有多个翻译版本，影响因素除了语法上的考量，还有语言深意的侧重点，哪怕是同样一句话，在不同的人那里读起来，因为语调、语气等原因，也会呈现微妙的区别。
　　3、世界上的语言种类太多了，远超过你的想象。
　　现在的 Google Translat 支持翻译 80 种语言，但是如今在我们的世界上，还存在着 6000 到 7000 种语言，其中 2000 种虽然濒临灭绝，但我们就算是拿保守估计来算，这其中有 1000 种语言在经济层面具有重要影响力，那么 Google 即还得去征服 920 种语言，就算是每年 Google 的翻译能力扩张 10 种语言，那么 92 年之后，Google 翻译才算是勉强覆盖了人类的语言图谱。
　　4、语境是关键。
　　就拿英语来举例子好了，几乎没人知道，一个单一的词汇会有几百种的意思，这完全取决于当时说话的语境是什么。事实上，牛津英语词典中光是&Run&这一个单词，就至少有 645 种不同的意思。一台电脑真的不仅仅能在一种语言中识别这么多的意思，而且还能在两种语言中找到一一对应关系吗？
　　换句话说，词与词对应的翻译是不现实的，真正的翻译不是从&字词&去着眼，而是将&语境&和&意义&两者结合起来。而这两者结合起来的方式还在不断地发生着变化，这种变化背后的动因，则是来源于人们大脑无限的创意。机器，在短时间内是无法跟得上这个步伐的。
　　5、商业开发领域，语言真的是太重要了，其重要程度决定了翻译必须依赖于人类。
　　你的公司在描述你的产品和服务的时候，你知道你所采用的语言扮演多么重要的角色吗？顾客们在做购买决策的时候，与这些话之间会产生千丝万缕的联系。在商业宣传的翻译领域，机器是否能够达到俘获人心的作用呢？
　　一家大公司在施展自己的全球化战略时，势必要进行很多本土化的营销工作，这些翻译工作必须依赖于人来完成，因为只有人，才能说出贴合人心的话。（这个判断至少在我们有生之年是成立的。）
　　所以，鉴于以上的几点原因，机器翻译在短时间内是不会颠覆翻译这个领域，那么为什么每次科技界有一点点的动静，全世界的人都在庆贺，好像明天翻译就被机器取代了似的？
　　最后的话
　　请各位亲爱的读者朋友记得，所有没有给出时间期限的科技预测那都是在耍流氓。在没有时间框架的制约下，科技小编们的想象力就像是蝴蝶一样纷飞，这样的场景固然美丽，但是蝴蝶所到之处洒下来的，却是不必要的恐慌和焦虑。
　　&颠覆&和&取代&，这样的词内含着一种非此即彼，简单粗暴的逻辑，它描绘起来快速省事儿，直接刺激大脑皮层的快感；但是现实往往是影响，融合，改变，这样的过程复杂且充满变数，而我们所面对的世界往往总是如此，人与机器如何能够更好的协作分工，这才是每个人应该思考的问题以及努力的方向。
　　最后，还是说回到我们这片文章的主题：机器是否能够替代人工翻译？其实&不能替代&的核心原因只有一个：文化与文化相互之间的学习，融合，只有通过&人&这个媒介才能完成。机器只是翻译领域一个更加趁手的工具而已。正如电子商务的出现无法替代人工销售。哪怕是持有同样一种语言的人，销售有时候还是凭借人本身才能完成的。
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