机器翻译理论和技术

计算机科学与技术（一级学科0812）专业硕士研究生培养方案一、培养目标培养适应国家建设需要的、热爱祖国、遵纪守法、德智体全面发展、具备严谨科学态度和敬业精神的计算机科学与技术人才，通过硕士阶段的学习，较全世界面掌握计算机科学与技术学科的基础知识和理论，了解相关领域的研究动态。

能在某一热门领域内从事教学、科研与开发工作。

二、研究方向本学科硕士生的培养主要侧重计算机软件与理论、计算机应用技术两个专业领域。

研究方向包括：（1）软件自动化（2）分布计算与并行处理（3）新型程序设计与方法学（4）先进操作系统（5）软件工程（6）计算机理论（7）数据库技术与应用（8）语言信息工程（9）计算机图形学与CAD（10）多媒体计算机技术（11）自然语言处理（12）人工智能（13）机器学习与数据挖掘（14）模式识别（15）计算机系统信息安全三、招生对象分别从三个渠道招收三种类型的硕士生。

1．符合规定手续，符合质量的免试应届本科生（包括外校推荐免试生）。

2．通过国家统一考试达到标准的各类学生作为计划内硕士生。

3．通过国家统一考试达到标准的各类学生为委托培养或自费硕士生。

四、学习年限1．学习年限为二年半。

2．在职委托培养硕士如承担较多的在职工作，可延长半年。

五、课程设置与学分要求硕士研究生毕业要求修满至少32个学分，其中包括：（1）A类课8分；（2）B类课9分；（3）D类课（选修）至少16分，学生在导师的指导下选择D类课程。

A类：科学社会主义理论与实践（2学分）自然辩证法（2学分）第一外语（4学分）B类：分布式计算系统（3学分）计算理论导引（3学分）数据挖掘（3学分）D类：软件开发环境（2学分）软件方法学（2学分）分布式数据处理（2学分）数据库新技术（2学分）计算机图形学（2学分）多媒体信息检索技术（2学分）计算机科学逻辑理论（2学分）机器翻译理论与技术（2学分）嵌入式系统（2学分）软件体系结构（2学分）网络编程技术（2学分）软件质量管理（2学分）软件Agent技术（2学分）智能Agent技术（2学分）计算机视觉理论与应用（2学分）网络安全（2学分）网格技术（2学分）算法理论（2学分）数理逻辑（2学分）形式语言与自动机（2学分）计算机科学与技术进展（2学分）计算机理论探索与技术实践（一）（2-学分）计算机理论探索与技术实践（二）（2-学分）计算机理论探索与技术实践（三）（2-学分）外系课程开设的与本学科相关的课程，每门2学分。

机器翻译的研究方法和技术随着科学技术的不断进步，机器翻译技术也在不断地发展。

在信息爆炸的时代，人们需要更加便捷、准确、快速地进行跨语言沟通，机器翻译作为一种自然语言处理技术，可以帮助人们更好地处理不同语言之间的转换。

但是，机器翻译的研究和实践并不简单，需要不断地探索和创新，采用一系列的研究方法和技术。

本文将会介绍机器翻译的研究方法和技术，带领读者深入了解机器翻译。

1. 语料库建设语料库是机器翻译技术的基础，是进行机器翻译研究、开发和评估的必备工具。

语料库建设是机器翻译研究中最早的、也是最基本的环节。

语料库的质量和数量对机器翻译的结果有很大的影响。

较好的语料库不仅能够提高机器翻译的翻译质量，而且能够获得更高的数据分析效率和更优的机器翻译模型。

语料库可分为人工语料库、机器语料库和组合语料库。

人工语料库是由人工制作的、经过专家翻译且经过校对的翻译语料库，包括单句和长篇句子甚至文章，它的形式都比较固定，传统上经常是句对句，句子的数量和长度以及语料库的覆盖范围，都具有明显的主观性。

人工制作的语料库，其质量较高，但花费较大，且不能满足多样化的翻译需求。

机器语料库是通过网络爬虫、机器翻译等手段获取的大型并不需要人工干涉的语料库。

其涉及面广，但是由于来源不可靠因此质量常常比较低。

组合语料库的优点是它是基于人工语料库和机器语料库之上进行的构建，可以为机器翻译引入更多的细节，致力于更好的数据分析和最终翻译结果。

2. 机器翻译算法机器翻译算法的选择和使用对机器翻译的翻译效果起着至关重要的作用。

目前主流的机器翻译算法有统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)两种。

SMT是先将输入语言转换为中间法 (interlingua)，再将其转换为输出语言，主要的工作步骤包括对齐、分类、词汇替代和排序等。

SMT具有成熟且稳定的理论体系，但是其翻译质量受数据条件束缚，只能按照训练数据中存在的句型进行翻译，容易出现硬性的死板翻译，同时也不好处理长篇句子和上下文信息。

机器翻译技术的现状与发展前景近年来，随着全球化的进程不断加速，翻译需求越来越大，因此机器翻译技术也得到了蓬勃发展。

随着人工智能技术的快速发展，机器翻译的技术也在不断地进化，同时也出现了新的问题。

本文旨在探讨机器翻译技术的现状与发展前景。

一、机器翻译技术现状机器翻译（Machine Translation, MT）是一种利用计算机和自然语言处理技术实现从一种自然语言翻译到另一种自然语言的自动化工具。

随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术也得到了飞速的发展。

当下，机器翻译技术主要有两种实现方式：1. 基于规则的机器翻译（Rule-Based Machine Translation，RBMT）：这种机器翻译技术是通过编写翻译规则和语法规则等来实现的，其核心是将一种语言的语法、词汇等细节转化为另一种语言的，对翻译文本进行全面细致的分析和解释，然后将其按照一定规则进行转化从而达到翻译的效果。

2. 基于统计的机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）：这种机器翻译技术是通过运用统计算法，运用大量的语料库来训练机器翻译模型，将概率模型引入从而增强了机器翻译的准确性和可靠性。

统计机器翻译模型经常采用贝叶斯方法来推断出翻译结果，因此，在自然语言处理、机器学习等一些理论的支撑下，统计机器翻译已经成为了机器翻译领域最重要的研究方向之一。

现在，越来越多的公司和机构利用机器翻译技术满足其跨文化的沟通需求。

例如，Google翻译、百度翻译、腾讯翻译等都是基于机器翻译技术而开发的在线翻译平台。

二、机器翻译技术面临的挑战尽管机器翻译技术已经有了巨大的发展，但是翻译效果却还不能完全替代人工翻译，该技术依然面临着以下几个方面的挑战：1. 翻译质量不可控：机器翻译技术的翻译质量主要取决于所使用的语料库的质量和数量，可靠的语料库并不一定能够满足所有的翻译需求，这导致机器翻译技术的翻译质量难以持续稳定。

论机器翻译技术在文学翻译中的应用随着人工智能技术的快速发展，机器翻译技术正在不断进步，逐渐成为翻译领域的新宠。

在翻译领域中，尤其是文学翻译中，机器翻译技术的应用不断被探索和尝试，其应用前景备受关注。

本文主要就机器翻译技术在文学翻译中的应用进行探讨。

一、机器翻译技术在文学翻译中的发展历程随着机器翻译技术不断发展，近年来机器翻译技术在文学翻译中的应用也得到了较大的发展。

机器翻译技术在文学翻译中的应用主要可以分为三个发展阶段：1. 第一阶段：基于规则的机器翻译技术早期的机器翻译技术主要是基于规则的机器翻译技术。

这种机器翻译方法主要是依靠编程语言和人工规则对源语言和目标语言之间的语法、词汇和句法等进行分析和比较，从而实现翻译的过程。

在文学翻译中的应用相对较少。

2. 第二阶段：基于统计的机器翻译技术随着统计学习技术的发展，机器翻译技术逐渐进入第二个阶段，即基于统计的机器翻译技术。

这种机器翻译技术主要是依托大量双语数据对源语言和目标语言之间的概率和统计联系进行建模，从而实现翻译的过程。

在文学翻译中的应用逐渐增多，并取得了一定的成果。

3. 第三阶段：基于深度学习的机器翻译技术近年来，深度学习技术的快速发展促使机器翻译技术进入到第三个阶段，即基于深度学习的机器翻译技术。

这种机器翻译技术主要是通过深度学习模型对源语言和目标语言之间的潜在联系进行挖掘和学习，从而在语言表达的精度和流畅度上取得了较大的提升。

在文学翻译中的应用正在不断拓展，其前景备受关注。

二、机器翻译技术在文学翻译中的应用现状1. 文学翻译中机器翻译技术的优缺点在文学翻译中，机器翻译技术的应用具有一定的优点，如可以大大提高翻译的效率和速度；可以避免词汇和结构的重复劳动和失误，减少翻译者的负担；可以依托计算机强大的记忆和搜索能力，提升翻译的准确性和一致性。

但同时，机器翻译技术的应用也存在一定的缺点，如对语言的表达、文化和情感色彩等的理解程度相对较低，无法涵盖所有文学翻译的领域和特点。

机器翻译的理论与应用研究随着全球化和科技的不断发展，机器翻译在跨语言交流中发挥着越来越重要的作用。

机器翻译的理论与应用研究也日益受到关注。

本文将从机器翻译的原理、发展、应用和挑战四个方面进行探讨。

一、机器翻译的原理机器翻译的核心原理是通过计算机对源语言输入进行分析和处理，然后将结果转化为目标语言输出。

具体而言，机器翻译一般分为统计机器翻译和神经网络机器翻译两类。

统计机器翻译是通过建立一个统计模型来进行翻译的。

这种模型通常基于双语语料库，利用统计算法对源语言和目标语言之间的对应关系进行分析和学习，然后对新的输入进行翻译。

神经网络机器翻译则是通过建立一个深度神经网络来实现翻译的。

这种网络可以自动学习并建立源语言和目标语言之间的映射关系，并对新的输入进行翻译。

二、机器翻译的发展机器翻译的发展经历了几个阶段。

20世纪50年代，机器翻译技术开始出现，主要依赖于人工规则和句法分析。

60年代，统计机器翻译开始发展，研究人员提出了“IBM模型”和“贝叶斯翻译”。

70年代，机器翻译技术已经发展到商业应用的程度。

80年代，神经网络机器翻译开始出现。

21世纪以来，机器翻译技术取得了重大突破。

2016年，Google 提出了一种基于深度学习的翻译模型——“Google Neural Machine Translation”（GNMT），通过引入神经网络编码器-解码器结构，使翻译的质量得到了改善。

此外，2018年，Facebook提出了“unsupervised machine translation”（无监督机器翻译）的概念，通过利用语言之间的相似性和不同之处来实现跨语种翻译，这一理论支持将机器翻译技术应用于更为广泛的语言范围。

三、机器翻译的应用机器翻译的应用已经遍及各个领域，包括政治、商业、旅游等。

在政治领域，机器翻译可以帮助我们更好地理解国家之间的政治共识和冲突。

在商业领域，机器翻译可以帮助企业进行国际贸易和跨境电商。

人工智能中的自然语言处理与机器翻译随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为一个不可忽视的领域。

其中，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和机器翻译（Machine Translation，简称MT）更是备受瞩目。

本文将从理论与实践两个层面探讨人工智能中的自然语言处理与机器翻译。

一、自然语言处理自然语言处理是指让计算机理解人类自然语言的一种技术，可以分为语音识别、自然语言理解、自然语言生成等多个方面。

其中，语音识别是最基础的环节，它能将人类语音转化成计算机可以理解的数字信号。

自然语言理解则是在语音识别的基础上，计算机能够将语音转化成一些可供算法运算的文本，同时计算机还能够分析出文本中的词汇义项、句法结构等。

自然语言生成则是让计算机通过一些算法生成自然语言的过程。

自然语言处理有着广泛的应用场景，比如人机对话系统、智能问答系统、智能语音助手等等。

其中最为典型的应用就是智能语音助手，如Apple的Siri、Amazon的Alexa、Google的Assistant等。

这些技术的应用场景越来越广泛，相信未来还有更多的技术会来丰富这个领域。

二、机器翻译机器翻译最初的研究是在二战期间进行的，当时美国军方急需获得外国情报，但又缺乏翻译人员，于是便提出了机器翻译的概念。

随着计算机技术的不断发展，机器翻译的研究也得以不断完善。

机器翻译主要有基于规则的方法、统计机器翻译、神经机器翻译等多种方式。

目前，机器翻译的应用场景已经十分广泛，比如国际贸易及其相关服务、自然语言学习教育、新闻资讯报道等等。

举一个最直观的例子，像谷歌翻译这样的机器翻译引擎，它已经成为许多非英语国家用户的生活必备工具，能够让人们更快捷地获取各类资讯和信息。

机器翻译技术的发展得到了很好的应用，但是，英语以外的语言仍是机器翻译的一个难点。

特别是对于中文这样的语言，语序的复杂性和词汇表的庞大性极大增加了机器翻译的难度。

机器翻译的理论与应用研究随着全球化的加速推进，语言沟通成为我们现代社会中不可避免的过程。

为了跨越语言障碍，机器翻译技术作为一种更加高效的翻译方式应运而生。

机器翻译（Machine Translation，MT）是一种计算机应用技术，通过计算机程序将一种自然语言转换为另一种自然语言。

机器翻译技术的发展已经历经了50多年，但在不同领域的应用依然面临一些挑战。

本文将分析机器翻译的理论与应用研究的现状。

一、机器翻译的理论1、语言学基础从语言学角度出发，机器翻译的基础是语言学知识的积累与应用。

翻译主要是基于语言原理对语言进行转换，实现不同语言之间的转化。

语言学知识包括语法、语义和词汇等方面，这些知识的建立和应用是机器翻译的关键。

语言学知识的应用具体包括自然语言处理、语料库构建和翻译规则等方面。

2、统计机器翻译统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）是机器翻译中最常用的技术之一，同时也是最早应用的机器翻译技术。

SMT算法中，通过计算有关源语言和目标语言词语之间的统计概率，来实现源语言到目标语言的转化。

统计机器翻译技术具有一定的应用效果，但其翻译准确性比较低，通常仅能做到较为表面的翻译，面对更加复杂的结构和语义，则效果明显不足。

3、神经网络机器翻译神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）是最近几年发展起来的一种机器翻译技术。

相比传统的统计机器翻译技术，神经网络机器翻译技术更加注重语句和语言整体性的结构。

在NMT算法中，通过语言模型来处理源语言和目标语言的转化，通常将输入语句进行编码，然后再将编码后的结果进行解码处理，最终生成目标语言的转化结果。

神经网络机器翻译技术已经成为目前机器翻译的主流技术之一。

二、机器翻译的应用研究1、在线翻译应用随着网络的发展，机器翻译技术已经广泛应用于网络在线翻译服务中，如谷歌翻译和百度翻译等。

这使得任何一个想要进行跨语言交流和信息获取的人，可以利用网络翻译工具获得实时的翻译服务，无需进行任何额外的配置和费用支出。

浅谈机器翻译实现的途径本文概述了机器翻译的基础理论，它是借助计算机把源语言文本转变成目标语言文本的过程。

从计算机语言学的角度阐述了实现机器翻译的技术原理主要有基于语法分析和基于语料库两大途径；分析了这两条途径翻译过程中的优势和缺陷，并提出解决的对策。

标签：机器翻译；语法分析；语料库随着网络信息时代的来临，信息爆炸成为信息处理领域的瓶颈问题，不同语种之间大量的信息交流更加大了问题的严重性；同时不同语言之间的翻译工作也越来越迫切，并且工作量也越来越大。

如何利用计算机高效率的信息处理能力突破不同语种之间的语言障碍，成为全人类面临的共同问题。

机器翻译便是解决这个问题的有力手段之一，这也是其长期成为自然语言处理研究中心的主要原因之一。

一、机器翻译的基础理论机器翻译的总任务可以描述为：将一种语言（源语言）的文本信息输送入计算机，通过计算机程序生成另一种语言（目标语言）的文本，且源语言文本与目标语言文本具有相同的含义。

机器翻译的第一步是在不同層次上分析源语言文本，而后是目标语言文本的生成。

所谓源语言分析，就是遵循一定的语言学基础，寻求源语言文本的表示形式与其对应内容之间所存在的映射关系的过程。

文本内容可以用句法结构表达式、文本命题含义表达式、综合的中间语言文本描述。

典型的源语言分析手段为：依据与源语言文本所表达含义相关的词汇、句法结构、单词和句子的顺序，灵活地找出目标语译文。

源语言分析涉及多个不同层次，分析过程按照复杂度递增顺序可划分为以下几个阶段：1、形态分析：用于获取源语言词汇原形。

在机译系统的研制中，两层分析法是普遍采用的形态分析理论，有时也采用不太通用但更适合于特定语言、特定任务的方法。

2、句法分析：用于摘取源语言文本短语结构、句法结构的依存性，即确定输入文本中词汇的词性、短语边界及短语的内部结构。

3、语义分析：利用文本含义描述语言建立知识结构，反映源语言文本的词汇、词义及相互之间所存在的语义依存关系，可消除词义歧义、介词短语修饰歧义、复合词分解歧义等等。

机器翻译的应用原理是谁提出的介绍机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术进行自动翻译的过程。

它是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域中的一个重要方向，旨在解决不同语言之间的通讯和沟通障碍。

机器翻译的应用原理由多位科学家逐步提出和完善，下面将介绍其中几位重要的提出者。

1. Warren WeaverWarren Weaver 是机器翻译的早期研究者之一，也是该领域的重要奠基人之一。

在1949年，他与科学家 Claude Shannon 合作提出了“翻译判断以统计方式”（Translation by Pattern Recognition）的观点，为机器翻译的发展奠定了基础。

这一观点强调通过统计分析源语言和目标语言之间的模式和规律，来实现自动翻译。

2. Yehoshua Bar-HillelYehoshua Bar-Hillel，以色列数学家和心理学家，也是机器翻译领域的重要人物之一。

在1954年，他发表了题为《机器翻译：研究原理》（Machine Translation: A General Theory）的论文，提出了基于转换规则的机器翻译方法。

他认为，机器翻译应该采用将源语言的句子转换为目标语言的规则，以达到自动翻译的目的。

这一思想为后来的机器翻译研究奠定了基本框架。

3. Victor YngveVictor Yngve 是机器翻译的先驱之一，也是自然语言处理领域的重要人物。

在1955年，他提出了一种基于语法的机器翻译方法，称为“层次翻译”（Interlingua Translation）。

他认为，通过将源语言和目标语言转换为一个中间语言（Interlingua），可以减少翻译的复杂性和不确定性。

这一思想对后来的机器翻译研究产生了深远影响。

4. Warren Weaver和Eugene NidaWarren Weaver 在与 Eugene Nida 的合作中，提出了一种统计机器翻译方法，即将翻译问题转化为概率模型推断问题，通过训练大量的双语语料库来实现自动翻译。