机器翻译实例分析

举例说明计算机辅助翻译软件SWOT分析一、计算机辅助翻译的利弊（一）计算机辅助翻译与纯人工翻译之比较对于每一种语言来说，多义识别问题始终是一个复杂的问题。

在计算机翻译系统中，由于源语言与目标语言之间的语义差异，这一问题就变得尤为突出，因此要想正确翻译，就必须在不同的层面采用多种手段分别解决。

如英语中的一个take，可以有上百种用法，与汉语“乘”搭配的用法有“乘车、乘数、乘风破浪、因利乘便、上乘”等，也有100个之多。

人工进行选择是很容易的事，可是如果是机器，就必须在计算机的记忆库里进行详细的标注、限定。

（二）计算机辅助翻译的利与弊计算机辅助翻译的优势在于，在目前翻译人才高度紧缺的情况下，利用计算机进行辅助翻译当然会加快翻译速度，提高翻译效率，特别是在处理专业性强、数据多，数量大的技术文件和论文方面，计算机辅助翻译具有相当大的优势，每小时能译几十万字，省去了查词典和文字输入的时间。

但从上文的比较中，我们不难看出机机器翻译仍存在着诸多弊端。

目前计算机还无法理解自然语言所需的词法、语义、句法、上下文、经验、语用等知识。

此外，计算机的程序过于刻板，过于单调，计算机形式化的规则应用到非形式化的、非精确的、抽象的、模糊的语言上，还难以把自然语言描写得淋漓尽致。

计算机辅助翻译的成功是局部的、有限的、浅层次的，换句话说，计算机辅助翻译只是在机助人译、人助机译、受限语言、子语言方面取得了成功，真正意义上高质量的全自动机器翻译还没有取得关键性进展，机器翻译质量还很差，译文的可理解性还不到40%，这在全世界范围内都是如此。

二、解决方案要让计算机辅助翻译完全替代人工翻译恐怕永远是不可能的，但是，计算机辅助翻译在某些特定任务下可以替代人工翻译，减轻译者的负担、提高工作效率。

（一）改良人机交互体验、提高计算机工作效率在现行的计算机辅助翻译系统中，译者与翻译系统之间应该是交互式的互助工作模式，而不应该是单方面地采用单向模式将处理结果从上级模块输出给下级模块，用户在获得计算机系统的翻译结果的同时，也需要配合计算机系统的要求为系统提供某些帮助。

机器翻译工具英译汉译文质量评估、对比和改进建议——以有道翻译和金山快译为例发布时间：2022-01-06T07:11:37.445Z 来源：《教学与研究》2021年第24期作者：苏怡然[导读] 近年来，机器翻译发展成为大势所趋，苏怡然吉首大学摘要：近年来，机器翻译发展成为大势所趋，尤其当深入学习在机器翻译中的广泛应用后，对机器翻译而言更是如虎添翼。

而机器翻译软件的译文质量究竟如何呢？本文选取了国内市场上两家机器翻译平台——金山快译和有道翻译，从译文的准确性、格式规范、语言风格角度，对其译文质量进行评价、打分、比较和改善。

本次译文比较主要是聚焦于英译汉。

研究发现：从译文质量角度来看，在英译汉方面，有道翻译以66分远优于金山快译的37分。

从错误类型角度来说，句意错误、转换痕迹重、词汇错译这三方面是最为常见的共性问题。

本文也就存在的问题，为机器翻译软件提出了进一步改善的建议。

关键词：机器翻译；译文对比；有道翻译；金山快译；质量评估有道翻译、百度翻译、搜狗翻译、小牛翻译、腾讯翻译君、新译翻译、谷歌翻译等翻译平台遍地开花，成为了人们工作办公、外出旅行的“发声器”。

但是译文质量到底如何呢？能否准确传达意图呢？为了解决这一疑惑，本文选取了国内市场上两家机器翻译平台——有道翻译和金山快译进行对比研究，主要对英译汉译文进行对比研究。

主要依据“中译国青杯”联合国文件翻译大赛对两个翻译平台的英译汉质量进行对比和质量点评。

从而，客观、直观的展现机器翻译译文的质量，指出待改进的方面，以及改进的方法，以期为机器翻译进一步优化提出合理建议，也就机器翻译是否会替代人工翻译的这一辩题，提供笔者的思考。

1.机器翻译发展现状新世纪以来，各个互联网公司基于大数据和强大的统计方法，纷纷涉足机器翻译领域，研发出了基于大数据的翻译数据库和翻译平台。

如今，受限于语料库规模，基于实例（Example-based）的机器翻译很难达到较高的匹配率，往往只在个别限定的专业或是领域时，翻译效果才能达到使用要求。

机器翻译错误实例分析及相应译前、译后编辑策略摘要：随着全球化程度的不断提高，机器翻译在商务、文化、科技等领域应用越来越广泛。

尽管机器翻译技术不断升级，但仍然存在一些较为普遍的语言误译和用词不当的问题。

本文就机器翻译中常见的语言错误和词汇错误进行分析，总结相应的译前和译后编辑策略，并提出相应的解决方案，希望能够对机器翻译准确性的提高提供帮助。

关键词：机器翻译；翻译错误；编辑策略；解决方案一、引言机器翻译（Machine Translation, MT）是指借助计算机等技术实现人类语言之间的自动转换。

随着现代技术的不断提升，机器翻译被广泛应用于文化、科技、商业等领域。

然而，机器翻译技术的发展尚未达到完美，翻译错误仍然是该技术的瓶颈，影响着机器翻译的成败。

通过分析机器翻译中的翻译错误和解决方案，可以提升机器翻译的准确性。

二、机器翻译错误类型分析1.语言错误2.词汇错误三、译前编辑策略1.质量检查2.对原文进行透彻理解3.制定翻译规范四、译后编辑策略1.人工校对2.语法检查3.术语校对五、解决方案探讨1.推进机器翻译领域的技术研究2.促进人工智能和人类合作研究3.加强语言资源建设六、结论通过对机器翻译中常见的翻译错误进行分析，我们可以总结出相应的译前和译后编辑策略，以及相应的解决方案，希望能够对机器翻译的准确性提升提供有价值的参考。

未来的挑战在于不断完善机器翻译的技术和资源，并探索人机协同的新模式。

2.其他错误机器翻译还可能存在其他类型的错误，例如语用错误、文化差异等。

这些错误不同于语言和词汇错误，更多地涉及上下文和语言使用的合理性。

对于这些错误，需要更深入的语言研究和文化理解，以便更好地解决。

三、译前编辑策略为了减少机器翻译中的错误，需要对译前的文本进行编辑和准备。

以下是相关的译前编辑策略：1.质量检查在翻译前，需要对原始文本进行质量检查。

质量检查可以包括查看拼写和语法错误，同时检查语言和风格问题。

2.对原文进行透彻理解要想获得准确的翻译结果，必须对原始文本进行透彻的理解。

机器翻译实例分析
中文翻译是机器翻译（Machine Translation，MT）领域的重要任务
之一、下面是一个中文翻译的实例分析：
待翻译的原始句子（中文）：他喜欢狗。

机器翻译系统翻译的结果（英文）：He likes dogs.
实例分析：
-输入处理：机器翻译系统首先对输入的原始句子进行处理，如分词、词性标注等。

在这个实例中，系统将句子分成了三个词：“他”，“喜欢”，“狗”。

- 翻译模型：机器翻译系统利用训练好的翻译模型对输入进行翻译。

这个模型基于大量的平行语料库（包含原始句子和对应的目标语句子）进
行训练。

在这个实例中，系统已经学习到了“喜欢”在中文中表示“likes”，而“狗”表示“dogs”。

- 输出生成：机器翻译系统根据翻译模型的结果生成最终的翻译结果。

在这个实例中，系统生成的翻译结果为：“He likes dogs.”。

实例分析总结：
这个实例中的机器翻译系统能够正确地将中文句子翻译成了英文句子。

这是因为该系统有足够的训练数据和翻译模型，使得它能够正确地理解原
始句子的含义，并正确地翻译成目标语言。

然而，机器翻译系统在处理复杂、歧义或语言特定的句子时仍可能出现错误，需要不断改进和调优。

基于双语对齐句型库的藏汉机器翻译方法研究通过藏汉双语句子中词语序列异同点的比较，研究藏汉双语句型对齐方法，建立了一个小规模藏汉对齐句型库和对照词典库，在此基础上提出了基于藏汉双语对齐句型库的机器翻译算法。

标签：机器翻译藏语句型对照词典双语对齐句型库一、藏、汉句子中词语序列的对比分析藏汉两种语言在语法（包括词序、虚词的运用、动词的形态变化）上的区别，给藏汉双语对齐句型库的构建带来了一定的难度。

除了在句子的词序和词数上变化上有明显的区别外，在虚词的运用和动词的形态变化上也不同。

例如：5.汉语动词没有形态变化，而藏语动词具有形态变化在藏文文法中，对动词的形态变化、及物性及分类等方面的研究很丰富，是藏语动词的复杂性增强。

据统计，现代藏语动词1453个，其中，756个动词本身有形态变化，而汉语动词没有形态变化，这给藏汉对齐句型库的建设和规范化带来了汉语与藏语动词的比较。

例如：实例例6中的藏语动词以”/”分开的四个形态分别是动词的未来式、现在式、过去式、命令式。

在建立藏汉对齐字形库时，第1种对齐句型因词性、词序都相同，容易建立，但对第2、3、4、5、6种对齐句型的处理就变得相对复杂，将在后续内容中详细描述。

二、对照词典的设计与句型库的建设1.对照词典的设计与实现基于双语对齐句型库的藏汉机器翻译方法研究需要设计实现一个添加了详细词性标记的藏汉对照词典的设计与实现。

本文涉及的机器翻译方法，需要一个对照词典的支持，而这个对照词典不是一般意义上的简单对照词典，而是一个添加了词性标记的对照词典。

表3-1为其基本结构和功能：因页面大小，此处只列举了整个对照词典的一小部分内容，第一行中除”word”以外的其他英文标记表示词性，它们分别表示连词（cd）、及物动词现在式（vt）、动名词（nv）、及物动词过去式（vi）、随立名（nn）、指示代词（rz）、属格助词（gz）、使格助词（gx）、位格助词（gl），对照词典里的词性种类及数目远不止这些，总共有80余个词性。

科技英语翻译下两款机器翻译的对比作者：张月来源：《魅力中国》2017年第19期摘要：当今社会，计算机应用到各行各业，翻译领域也不例外。

本文就社会上出现的两款机器翻译平台百度和Free Translation进行介绍和比较，通过翻译同一篇科技英语文章，分析两款软件的表现，旨在为翻译工作者在选取机器翻译软件时提供相关参考。

关键词：科技翻译；机器翻译；对比随着当今时代科技的迅猛发展，国内外先进科学技术的沟通和交流也日益密切，对科技翻译的需求也与日俱增，单靠人工翻译达不到市场对完成速度的要求，借助机器翻译则是一个不错的主意。

下面笔者将百度翻译和Free translation进行对比，同时借助实例分析这两款软件的优缺点，方便大家在以后的工作中更快的做出选择。

一、科技文体的含义和特点谈到科技翻译，大家都可以很容易的分辨出一篇文章是否属于科技文体。

那么，何谓科技文体呢？科技文体又有何特点呢？一般科技问题包含“有关科学著作、论文、研究与实验报告和方案、各类科技情报和文字资料。

科技实用手段（包括仪器、仪表、机械、工具等）的结构说明和操作说明等方面的资料”。

据此，我们可以得出一般我们常见的说明书、维修报告、技术协议书等均属于科技文体范畴。

那么科技英语有何文体特点呢？科技英语一般陈述的是一个客观现象或事物，因此惯用第三人称；由于其专业性强，因而使用大量的专业名词和术语，同时为了体现科技英语严密的逻辑性，一般会使用含有定语从句等复杂的长句，并大量使用被动语态，且句子中夹杂大量的介词、副词、分词短语等。

正是由于科技英语逻辑性强，专业名词和术语多这些特点，这种文体正好非常适合借助机器翻译辅助我们的工作。

二、Free translation和百度翻译介绍（一）Free translation。

Free Translation是全球著名信息管理公司SDL的免费在线翻译网站。

其翻译网。

通过使用，笔者发现该网站具有以下几种优势：1.主页面有8种语言选择功能，便于用户操作。

机器翻译算法研究近年来，人们的生活工作日益全球化，语言壁垒成为了一个大问题。

为了解决这个问题，机器翻译技术应运而生。

机器翻译的本质是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本。

它可以自动翻译网页、邮件、新闻、文档等文本，减少了人们在互相沟通交流过程中的沟通成本，同时也为不同语言的人们提供了更多交流、交流和分享的机会。

机器翻译算法可分为统计机器翻译和神经机器翻译。

下面将分别进行详细阐述。

一、统计机器翻译统计机器翻译（SMT）是一种基于数学模型的机器翻译方法。

SMT最早的应用是利用源语言和目标语言之间的语言规则和句法结构，打造出的复杂的句法分析模型。

该方法首先通过语料库中的大量语言对齐实例训练出一个翻译模型，随后通过利用贝叶斯模型来进行文本的概率分析和翻译替换来完成翻译任务。

SMT的核心在于词对齐和词短语翻译。

SMT的优点是训练数据大、高效、易于构建和维护。

然而，SMT有以下缺点：1.依赖于大规模的数据集，需要大量人工提供和对齐的句子对。

2.需要昂贵的计算资源进行模型训练和推理。

3.缺乏灵活性和泛化能力，不能很好地应对复杂的语言现象及不确定性因素。

二、神经机器翻译神经机器翻译（NMT）是一种基于深度学习的方法。

它是利用神经网络模型进行机器翻译的方法。

与SMT不同，神经机器翻译不需要对齐，也不需要特征工程。

它通过多层神经网络抽取源语言和目标语言之间的映射关系，实现源语言到目标语言的自然语言转换，因此具有较快的速度和较高的翻译质量。

与SMT相比，NMT的优点是：1.可自适应地学习语言的特征和结构，并发掘语料中的隐式知识。

2.可使用非常大的训练语料库，避免手工特征工程。

3.翻译效果好，比SMT更接近人类翻译的水平。

虽然NMT已经实现了最先进的翻译效果，但其仍然存在一些问题。

例如，训练NMT需要大量的计算资源，而且可能会面临overfitting问题。

另外，NMT对模型的调参要求较高，需要对各种超参数进行大量的实验以获得最佳结果。

机器翻译之难点及实例分析机器翻译是人工智能技术的一个分支，旨在使用计算机来自动完成人类语言之间的翻译工作。

机器翻译有很多难点，主要有以下几点：1.语言的复杂性：人类语言具有极高的复杂性，包括语法、句法、语义等各方面。

这使得机器翻译需要处理大量的信息，并在翻译过程中正确地理解语言的含义。

2.不同语言之间的差异：不同语言之间存在巨大的差异，包括语法结构、语义、文化背景等。

这使得机器翻译需要充分了解不同语言之间的差异，并在翻译过程中克服这些差异。

3.语言的多样性：人类语言具有极高的多样性，包括不同地区、不同时期、不同文化背景等。

这使得机器翻译需要充分了解语言的多样性，并在翻译过程中克服这种多样性。

下面是一个具体的机器翻译例子：原文：The cat is sitting on the windowsill.翻译：猫坐在窗台上。

在这个例子中，机器翻译需要正确地理解英文中的句法结构，并将其翻译为汉语中的对应句法结接下来我继续讲述机器翻译的一些难点。

4.语言的模糊性：人类语言中存在许多模糊性，包括拓展含义、暗示、双关语等。

这使得机器翻译需要充分了解语言的模糊性，并在翻译过程中克服这种模糊性。

5.语言的隐喻：人类语言中常常使用隐喻来表达意思，这使得机器翻译需要理解隐喻的含义，并能够将其翻译为对应的语言。

6.语言的情感色彩：人类语言中常常具有情感色彩，这使得机器翻译需要充分了解语言的情感色彩，并在翻译过程中正确地表达这种情感。

7.语言的文化差异：不同的文化中有着不同的习俗、文化观念和价值观，这使得机器翻译需要充分了解语言的文化差异，并在翻译过程中正确地表达这种差异。

总的来说，机器翻译是一项极具挑战性的技术，需要解决许多复杂的问题。

但是，随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术也在不断提升。

自然语言处理应用实例一、介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，它的目标是让计算机能够理解、分析、处理人类语言。

随着互联网和社交媒体的发展，NLP应用越来越广泛，包括机器翻译、情感分析、文本分类、信息抽取等。

本文将介绍几个常见的NLP应用实例，并详细说明其原理和实现方法。

二、机器翻译机器翻译（Machine Translation，MT）是NLP中最古老也是最重要的应用之一。

它的目标是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本。

机器翻译有两种主要方法：基于规则和基于统计。

基于规则的机器翻译系统使用人工编写的规则来将源语言转换为目标语言。

这些规则通常由专家手动编写，并且需要耗费大量时间和精力。

这种方法通常适用于小规模的翻译任务，但对于复杂或大规模任务效果不佳。

基于统计的机器翻译系统则利用大量平行语料库进行训练，并使用概率模型来预测每个单词或短语的翻译。

这种方法不需要手动编写规则，但需要大量的训练数据和计算资源。

目前，基于神经网络的机器翻译系统已经成为主流，其效果比传统的基于统计方法更好。

三、情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是一种NLP应用，它的目标是自动分析文本中包含的情感倾向，通常包括正面、负面和中性。

情感分析有很多实际应用场景，例如社交媒体监测、产品评论分析等。

情感分析主要有两种方法：基于规则和基于机器学习。

基于规则的情感分析系统使用人工编写的规则来判断文本中是否包含某种情感倾向。

这些规则通常由专家手动编写，并且需要不断更新以适应新的语言和文化背景。

这种方法具有较高的准确率，但对于复杂或不确定的情况效果不佳。

基于机器学习的情感分析系统则利用大量标注好的训练数据进行训练，并使用分类算法来预测文本中包含的情感倾向。

这种方法不需要手动编写规则，但需要大量标注好的训练数据和计算资源。

目前，基于深度学习的情感分析系统已经成为主流，其效果比传统的基于机器学习方法更好。

P UBLIC RELATIONS FORUM 计算机辅助翻译软件在翻译实践中的优劣势分析――以搜狗翻译软件为例文/闫旭 赵善青*摘要：目前随着人工智能和大数据的发展，翻译领域中应用计算机辅助翻译的场景越来越多，计算机辅助翻译软件的应用也愈加广泛。

本文阐述了计算机辅助翻译的作用和原理，以搜狗翻译为例，对比搜狗翻译与人工翻译的区别，从而分析计算机辅助翻译软件搜狗翻译在英汉互译时展现的优劣势加以分析，并且对计算机辅助翻译软件在具体翻译实践操作中合理的使用方式加以讨论。

关键词：机器辅助翻译；搜狗翻译；英汉翻译；翻译实践引言翻译是一个费时费力的项目，抛开客观因素，翻译人员自身的能力非常重要。

随着社会的飞速发展，信息量倍增，仅靠人工翻译无法满足翻译需求。

如果翻译人员具备使用现代翻译方法所需的知识和技能，翻译流程可能会得到显著改进。

汉语是抽象的、隐喻的和复杂的，而且对语境有很高的要求。

在中文文本中同样的词语应用在不同语境中意思可能截然不同。

英语在这一方面与汉语差异很大，其对语境的要求不高，但是英语中的连词、特殊句式等都需要谨慎使用。

本文在计算机辅助翻译基本原理的基础上，以“搜狗翻译”机器辅助翻译为主要研究对象，对其在进行英汉互译时展现的优劣势加以分析。

一、研究背景语言是人类重要的交流工具，但有许多障碍阻碍着交流。

为了克服这个障碍，我们需要把未知的语言翻译成我们知道的通用语言。

鉴于非文学类书籍的数量不断增加，人们对图书翻译的质量也有了更高的要求，尤其是翻译的准确性和有效性。

随着计算机技术的发展，计算机辅助翻译软件应运而生并发展迅速，越来越多的翻译公司采用机器辅助翻译技术，也就是更多采用译后编辑来翻译文本。

虽然这种方式产出的译文总体上质量有所提升，但是仍然会因为各种因素，比如源文本的类型不同，而有较大差别。

杜金华等将原因归结为不同语言之间结构转换的复杂性和规则对于语料库的依赖性[1]。

针对这种情况，如果能针对不同文本的特点合理使用机器辅助翻译，就能更大程度上提高翻译的效率和质量。

easy_trans 使用实例-回复【easy_trans 使用实例】，以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答随着全球化发展和跨国交流的增加，语言翻译变得越来越重要。

在过去，翻译通常是由人工进行的，但是随着技术的不断进步，机器翻译逐渐成为一种常见的解决方案。

easy_trans是一款由百度提供的智能机器翻译服务，它结合了人工智能和自然语言处理技术，旨在提供更准确和高效的翻译服务。

本文将介绍easy_trans的使用实例，以帮助读者更好地了解和应用这一工具。

第一步：注册和登录使用easy_trans前，首先需要注册一个百度账号，并登录easy_trans的官方网站。

在登录后，用户可以获得一定的免费翻译额度，并可以购买更多的翻译服务。

第二步：创建并配置应用在登录后，用户可以创建一个新的应用。

在应用创建完成后，用户需要配置翻译引擎和参数。

easy_trans提供多种翻译引擎，包括神经网络机器翻译、统计机器翻译以及自定义翻译引擎。

用户可以根据需求选择合适的引擎，并设置相关参数，例如翻译语言和翻译质量等。

第三步：调用API进行翻译配置完成后，用户可以开始调用easy_trans的API进行翻译。

easy_trans 提供了多种调用方法，包括RESTful接口、SDK、以及CLI命令行工具等。

用户可以根据自己的需求选择合适的调用方法。

用户需要将待翻译的文本传递给API，并指定源语言和目标语言。

easy_trans支持多种语言，包括中文、英文、日文、法文、西班牙文等。

用户还可以选择是否开启自动检测源语言的功能，以便更方便地进行翻译。

第四步：获取翻译结果调用API后，用户将获得easy_trans返回的翻译结果。

翻译结果以JSON 格式返回，其中包括源文本、目标文本、翻译质量评分以及其他相关信息。

用户可以根据自己的需求解析和处理翻译结果。

如果需要，用户还可以将翻译结果保存到本地或者上传到其他应用程序中。

强人工智能举例强人工智能举例：从机器翻译到智能助理近年来，强人工智能技术取得了令人瞩目的发展，为我们的生活和工作带来了巨大的改变。

在这篇文章中，我们将通过几个具体的实例，来探讨强人工智能在不同领域的应用和影响。

一、机器翻译机器翻译一直被认为是人工智能领域的一个难题，因为语言本身的复杂性以及语境的多样性。

然而，随着强人工智能的发展，机器翻译取得了长足的进步。

谷歌翻译是一个典型的机器翻译的例子。

通过深度学习和神经网络技术，谷歌翻译不断提高其翻译质量。

现在，它已经能够准确地将多个语言之间的文本进行翻译，并且能够根据不同的语境进行适应性调整。

二、智能助理智能助理是另一个强人工智能的例子，它的发展为我们的日常生活带来了便利。

智能助理以语音识别和自然语言处理技术为基础，能够理解人类的语音指令，并且能够提供相关的信息和帮助。

苹果的Siri就是一个著名的智能助理。

无论是预订餐厅还是查询天气预报，Siri都可以根据用户的需求提供相关的建议和答案。

通过不断的学习和优化，Siri的交互方式也变得越来越自然和智能。

三、自动驾驶技术强人工智能还在汽车行业的自动驾驶技术中得到广泛应用。

自动驾驶技术依赖于多个感知和决策系统，例如图像识别、传感器技术和深度学习算法。

这些系统使得车辆能够感知周围环境，做出相应的决策并实现自主驾驶。

特斯拉是自动驾驶技术的领先者之一。

他们的车辆配备了多个传感器，能够实时捕捉道路上的信息，并且通过深度学习技术进行分析和决策。

这使得特斯拉车辆能够在无人驾驶模式下行驶，为驾驶员带来了更大的便利和安全性。

四、医疗诊断在医疗领域，强人工智能的应用也得到了广泛的关注。

通过深度学习和模式识别技术，人工智能系统能够从大量的医学图像和数据中提取疾病的特征，帮助医生进行准确的诊断。

IBM的Watson是一个成功的医疗诊断人工智能系统。

Watson能够分析和理解医学文献、病历数据和影像等信息，并给出相应的诊断建议。

它不仅能够比医生更快地处理大量的数据，还能够结合专家经验和最新的研究成果做出更准确的诊断。

机器翻译错误实例分析及相应译前、译后编辑策略随着人工智能技术的不断发展，机器翻译在跨语言沟通中起到了重要的作用。

然而，由于语言的复杂性和多样性，机器翻译系统仍然存在一些常见的错误。

本文将通过分析一些机器翻译错误实例，提出相应的译前和译后编辑策略。

首先，译前编辑是指在进行机器翻译之前对源文本进行编辑。

一个常见的错误是语法错误。

机器翻译系统通常依赖于源文本的语法结构，如果源文本存在语法错误，机器翻译结果也会出现错误。

因此，在进行机器翻译之前，我们应该确保源文本的语法正确性。

此外，对于多义词和歧义句子，需要进行适当的标注和解释，以便机器翻译系统能够正确理解其含义。

其次，译后编辑是指在机器翻译结果出现错误后进行编辑。

一个常见的错误是词义错误。

机器翻译系统可能会将一词多义的源文本翻译成错误的目标语词汇。

在这种情况下，译后编辑人员应该根据上下文和语境进行相应的修正。

此外，机器翻译系统可能会产生语序错误，即目标语句子的词序与源语句子不一致。

译后编辑人员应该调整词序，以使翻译结果更加自然流畅。

另外，机器翻译系统有时会忽略一些重要的信息，导致翻译结果的不准确。

例如，机器翻译系统可能会忽略源文本中的情感色彩，导致目标语句子失去了原文的情感色彩。

在这种情况下，译后编辑人员应该添加适当的情感词汇，以保持翻译结果的情感一致性。

此外，机器翻译系统在处理专业术语和文化差异时也容易出现错误。

对于专业术语，译前编辑人员应该提供相应的解释和定义，以便机器翻译系统能够正确翻译。

对于文化差异，译后编辑人员应该进行相应的本地化处理，以使翻译结果符合目标语言的文化习惯和习语。

综上所述，机器翻译系统在实际应用中存在一些常见错误，但通过译前和译后编辑策略可以有效地减少这些错误。

译前编辑包括对源文本的语法、多义词和歧义句子进行标注和解释；译后编辑包括对词义错误、语序错误、缺失信息和文化差异进行修正和调整。

通过不断改进机器翻译系统和完善编辑策略，我们可以提高机器翻译的质量和准确性，促进跨语言沟通的发展。

第11卷第3期Vol.11No.2吕梁学院学报0x011of Luliann University2021年6月Jun.7021-语言学研究-从主流机器翻译软件工作原理角度探究机器翻译的优缺点——以对比百度翻译与人工翻译译文为例白一博（北京外国语大学英语学院，北京100089）摘要：机器翻译软件在翻译实践过程中得到广泛运用，机器翻译和人工翻译译文质量的差别是翻译研究领域的热点话题，为了研究这一问题，作者选取了一篇北京外国语大学英语学院翻译系学生在大四阶段翻译的文章，并使用主流机器翻译软件百度翻译对原文进行重译之后，从百度翻译工作原理方面对两篇译文进行对比分析。

分析结果显示：人工神经网络机器翻译软件在保留政治内涵、分析隐含逻辑能力方面表现欠佳；而在表达方面较为自然。

关键词：机器翻译;人工翻译;译文质量；9度翻译中图分类号：H315.9文献标识码：A文章编号：2095-185X（2021）03-0013-04在人类发展史中,科学技术的作用是无与伦比的。

马克思主义生产力学说明确指出，科学技术是第一生产力［1］0在当前的翻译行业中，机器翻译的蓬勃发展深刻改变了我们目前的翻译方式。

作为人工翻译的替代品，机器翻译软件在许多翻译实践中都发挥着重要作用,大大提升了翻译工作的效率。

机器翻译，又称计算机翻译，是指利用计算机将一种语言符号转换成另一种语言符号。

机器翻译这一概念起源于22世纪30年代，在近一个世纪的发展过程中主要经历了四个发展阶段:基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译、基于实例的机器翻译和基于不同方法应用的机器翻译［2］。

而在目前的基于不同方法应用的机器翻译阶段，机器翻译软件和工具可以分析前三种翻译方式的优缺点，之后综合运用多种方式对文本进行翻译。

机器翻译领域的一大特征是与新兴科技的紧密结合。

例如，许多机器翻译软件可以利用互联网，获取相关的语言资源实现在线同步翻译［］;云计算、机器学习、大数据等技术在提升机器翻译质量的同时，也整合了翻译市场、人才、数据等资源，逐渐实现了“语言服务的规模化和全球化”［］。

翻译转换理论视角下的机器翻译及译后编辑策略——以旅游
文本为例
殷颖;刘正喜
【期刊名称】《英语广场（学术研究）》
【年(卷),期】2024()13
【摘要】近年来,旅游业成为促进国民经济增长的重要力量,这也大大增加了旅游类文本的翻译需求。

随着机器翻译的迅猛发展,很多人选择用翻译软件来翻译旅游类文本。

本文基于卡特福德的翻译转换理论,运用实例来剖析如何在该理论的指导下分析机器翻译的旅游类文本译文,以及如何进行译后编辑,旨在提高译者的效率,提升译作的质量。

【总页数】4页(P32-35)
【作者】殷颖;刘正喜
【作者单位】武汉科技大学外国语学院
【正文语种】中文
【中图分类】H059
【相关文献】
1."机器翻译+译后编辑"模式下的经济史文本翻译研究
——以《20世纪经济理论知识史(1890—1918):
资本主义黄金时代的经济学》自译章节为例2.译者主体性视角下医学学术文本“机器翻译+译后编辑”中的策略研究3.石油英语文本的机器翻译与译后编辑——
以《石油科技英语翻译教程》(节选)为例4.阿里翻译Alynx平台机器翻译及译后编辑:问题、成因与对策——以“Country Reports on Terrorism 2014”等文本的机译为例5.科技文本的机器翻译错误及译后编辑策略——以卡特福德转换理论为指导
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一、概述Transformer是一种非常重要的深度学习模型，它在自然语言处理、计算机视觉等领域有着广泛的应用。

本文将介绍Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域的应用实例，包括机器翻译、文本生成、图像标注等方面的应用。

二、Transformer在机器翻译中的应用1. 机器翻译是指利用计算机技术将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。

传统的机器翻译模型主要采用统计机器翻译（SMT）方法，但是由于其模型复杂度高、泛化能力差等问题，逐渐被深度学习模型替代。

Transformer作为一种强大的深度学习模型，被广泛应用于机器翻译领域。

其主要优势在于可以处理长距离依赖性、并行化计算等特点，从而取得了较好的翻译效果。

2. 以Google的Transformer模型为例，其在2017年发表的论文《Attention is All You Need》中提出了一种全新的神经网络架构，即Transformer。

该模型首次将self-attention机制引入到了翻译模型中，大幅提升了翻译质量。

基于Transformer模型，Google在2016年研发了Google Neural Machine Translation（GNMT）系统，使得谷歌翻译的翻译质量得到了显著提升。

三、Transformer在文本生成中的应用1. 除了机器翻译外，Transformer在文本生成领域也有着重要的应用。

文本生成是指根据一定的条件生成新的文本，例如根据输入的开头生成文章、故事、诗歌等文本。

传统的文本生成模型通常以循环神经网络（RNN）为基础，但是由于RNN存在梯度消失、梯度爆炸等问题，限制了其在文本生成中的表现。

相比之下，Transformer模型可以并行计算、处理长距离依赖关系等特点使得其在文本生成任务中表现出色。

2. Open本人的GPT（Generative Pre-tr本人ned Transformer）是一种基于Transformer模型的文本生成模型，在2018年发表的论文《Improving Language Understanding by Generative Pretr本人ning》中提出。

人工智能技术如何实现自然语言翻译自然语言翻译是一种将一种自然语言转换为另一种自然语言的技术，目前已经成为了人工智能领域的重要研究方向之一。

随着近年来人工智能技术的快速发展，自然语言翻译也开始越来越成熟，不断地发展和改进，其应用场景也越来越广泛。

那么人工智能技术如何实现自然语言翻译呢？本文将从以下几个方面进行探讨。

一、自然语言翻译的基本原理自然语言翻译的基本原理是将源语言文本转化为内部表示表示形式，根据内部表示形式，然后将其转换为目标语言。

在这一过程中，主要包含三个步骤：1. 分析首先，需要对源语言的文本进行分析，这个过程可以通过自然语言处理技术实现，主要包括分词、词性标注、语法分析等等。

通过这些技术，可以把源语言文本转换成计算机可以处理的形式。

2. 翻译接下来，就是根据分析出来的结果进行翻译。

这个过程可以使用各种翻译技术，比如基于规则的翻译、基于统计的翻译，以及最近流行的神经网络机器翻译等等。

这些技术不但可以将分析出来的文本直接翻译成目标语言，而且可以处理上下文信息，通过全文翻译，来保证翻译的准确性和连贯性。

3. 合成最后，翻译结果必须再次转换为目标语言的形式。

这个过程在很大程度上取决于目标语言的特点，必须实现词汇和语法的对应，以及在语言的各个细节方面保持一致性。

二、神经网络机器翻译技术的应用随着人工智能技术不断升级和发展，神经网络机器翻译技术正变得越来越流行。

该技术通过利用深度学习来学习两种语言之间的对应关系，再将这些知识转化到实际的翻译中。

与常规机器翻译的主要区别在于，神经网络机器翻译是基于大量的数据进行学习的，这些数据包括大量的双语语料库。

神经网络模型能够学习如何通过这些语料库自动地识别源语言和目标语言之间的说法。

通过对这些语言模型的训练，神经网络机器翻译技术可以实现自动语言学习和自动翻译。

三、自然语言翻译技术的应用领域随着人工智能技术的快速发展，自然语言翻译技术的相关应用场景也越来越广泛。