基于实例的机器翻译

easy_trans 使用实例-回复什么是easy_trans?Easy_trans是一个在线翻译工具，提供中文和英文之间的即时翻译服务。

它基于先进的人工智能技术，包括机器学习和自然语言处理，以提供高质量且准确的翻译结果。

Easy_trans不仅可以帮助用户实现快速翻译，还可以提供词汇和例句的详细解释，以帮助用户更好地理解翻译的含义。

使用Easy_trans的优势Easy_trans作为一个在线翻译工具，有许多使用它的优势。

首先，Easy_trans提供了快速的翻译服务，用户只需输入文本，即可获得秒级的翻译结果。

其次，Easy_trans采用了先进的人工智能技术，因此翻译质量非常高，准确度较大。

此外，Easy_trans还提供了丰富的辅助功能，包括语音输入、文本翻译、图片翻译等，用户可以根据需要选择不同的方式来翻译。

Easy_trans的使用示例下面是一些使用Easy_trans的使用示例，以帮助进一步理解其功能和用途。

1. 文本翻译假设你想要将一篇中文短文翻译成英文，你可以将这篇短文复制到Easy_trans的输入框中，然后选择源语言为中文，目标语言为英文，点击翻译按钮即可得到英文翻译结果。

Easy_trans会自动进行句子和词汇级别的翻译，并提供相应的解释和例句，以帮助你更好地理解翻译的含义。

2. 语音翻译假设你需要实时将中文口语转换成英文，你可以使用Easy_trans的语音输入功能。

只需点击语音输入按钮，然后用中文朗读你想要翻译的内容，Easy_trans会自动将其翻译成英文，并将结果显示在屏幕上。

这对于需要与外国人交流或在国外旅行的人来说非常方便。

3. 图片翻译假设你在海外旅行时看到一张中文的餐厅菜单，你可以使用Easy_trans 的图片翻译功能。

只需打开Easy_trans的相机功能，然后对准菜单拍照，Easy_trans会自动识别图片中的中文内容，并将其翻译成英文。

这对于在陌生的国家中理解菜单或标牌非常有帮助。

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。

英语翻译软件翻译准确性矫正算法设计黄登娴【摘要】传统机器翻译方法采用管道式逐次操作对原始语料实施词性标识以及句法分析,获取英语语言的句法结构,使得翻译任务间存在的错误迭代传递、结构化实例准确性降低,导致英语语言文学翻译准确性降低.因此,对英语语言文学中的机器翻译准确性方法进行校对研究.设计基于知网的词汇语义相似度以及对数线性模型,采用汉英依存树到串的方式保存对应的双语语料,对源语言端实施依存结构化处理,确保汉英双语的对应关系,通过知网运算输入需要翻译句子(依存树结构)同实例库内源语言(依存树结构)中词汇的语义相似度.描述了机器翻译中相似实例检索模块以及译文生成模块的实现过程,通过面向数据的翻译模型进一步校对英语语言的准确翻译.实验结果表明,所提方法可得到准确率高的译文,具有较高的准确性和稳定性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2018(041)014【总页数】4页(P170-172,177)【关键词】英语翻译软件;机器翻译;翻译准确性;语义相似度;矫正算法;迭代传递;依存树结构【作者】黄登娴【作者单位】中国民用航空飞行学院,四川广汉 618300【正文语种】中文【中图分类】TN912.3-34;TP391.2机器翻译是自然语言操作范围中的关键，具有较高的应用价值。

依据实例的机器翻译是一种经验主义的英语语言文学翻译策略，其无需复杂的深层次语法以及语义的分析，提高了英语语言翻译的效率。

但是基于实例的机器翻译方法对实例库质量的要求较高[1]。

传统机器翻译方法采用管道式逐次操作对原始语料实施词性标识以及句法分析，获取英语语言的句法结构，使得翻译任务间存在的错误迭代传递、结构化实例准确性降低，导致英语语言文学翻译准确性降低。

针对该问题，本文研究了英语语言文学中的机器翻译准确性方法，塑造并实现基于汉英依存树串实例的机器翻译系统，提高了英语机器翻译的准确性。

1 基础算法与模型1.1 依存树到串模型依存树到串的模型为＜D，S，A＞，＜D，S＞是一个翻译对，D表示源语言的依存树，S表示源语言的目标词语串，A用于描述D与S间的词对齐关系[2-3]，依据依存树到串双语对齐模型的实例如图1所示。

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。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

面向译者信息素养的教程《计算机辅助翻译》述评王少爽冯晓辉面向译者信息素养的教程——《计算机辅助翻译》述评_王少爽冯晓辉第11期英语教师____年11月书评面向译者信息素养的教程———《计算机辅助翻译》述评1王少爽冯晓辉钱多秀.____.计算机辅助翻译［M］.北京：外语教学与研究出版社：vi+306pp. doi：10.3969/j.issn.1009-8852.____.11.012一、引言信息技术引发了翻译工作模式的变革，信息素养已成为现代译者的工作必备。

传统的作坊式翻译经营逐渐升级为基于信息技术的流程化现代企业经营模式。

机辅翻译工具的使用能力被视为翻译能力的一项不可或缺的子能力（PACTE____；Gpferich____；苗菊、王少爽____）。

可见，信息素养已成为现代译者所必备的职业品质。

翻译学习者信息素养的发展已成为当前翻译教育中的重要课题，亟须此方面相关教材的出版。

钱多秀主编的《计算机辅助翻译》作为全国翻译硕士专业学位（MTI）系列教材之一，于____年由外语教学与研究出版社出版，较为系统地介绍了当前翻译工作中所涉及的各种工具和软件，为翻译学习者提供了一本不可多得的信息素养教材。

本文首先简要介绍该书的主要内容，而后对其编写特点及不足予以评论，以飨读者。

教学互动，善于选择授课文本，鼓励学生之间合作，与校外教学和科研机构交流，保持与翻译软件供应商和翻译行业的联系。

第一章从机器翻译到计算机辅助翻译本章首先介绍了机器翻译技术研发的时代背景和需求，尤其是以欧盟对翻译的需求为例，突显了发展机译技术的必要性。

然后，叙述了机器翻译在西方和中文区的发展历程，介绍了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、多引擎的机器翻译等四种类型机译原理的优点和不足。

机译技术研发进入瓶颈期后，计算机辅助翻译技术萌芽并蓬勃发展起来。

目前，翻译记忆是计算机辅助翻译工具的核心技术，与术语管理、语料对齐、翻译流程管理等工具结合使用。

第１３卷第１Ｏ期　２０１４年１Ｏ月　软件导刊　

Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｇｕｉｄｅ　、，ｏ１．１３ＮＯ．１０　

基于规则的多种策略句法分析　杨海涛　（银川能源学院计算机学院，宁夏银川７５０１０５）　摘　要：以英汉机器翻译为研究背景，提出一种基于多种策略的句子结构分析方法。针对不同情况以谓语动词为中　心采取不同策略分析简单句的结构，从而得到整个句子的语法语义结构。　关键词：机器翻译；多策略分析；模板　ＤＯＩ：ｌＯ．１１９０７／ｒｊｄｋ．１４３３７５　中图分类号：ＴＰ３１２　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７２—７８００（２０１４）０１０—００６３—０２　

０　引言　机器翻译指使用计算机将某种自然语言变成另一种　自然语言的过程　］。大多数机器翻译系统采用基于规则　的方式进行分析转换，但由于自然语言具有复杂、多变等　特性，因此随意性较大，导致此类机器翻译系统既要建立　大量规则体系以描述各类不同的语言现象，还要添加大量　特殊规则以增强翻译系统的适用性。当各类规则数量累　加到一定程度后，极易引起冗余、冲突等现象，导致机译质　量降低、搭建及更新数据库难度提高、工程量增大。无限　语言现象和规则枚举性质间的矛盾使基于规则的机器翻　译存在一定局限性。而基于实例和基于统计的翻译在建　立语料库与统计模型、实例库建设、实例语言模式表示等　方面都需要大量工作。但如果有机结合几种翻译方法的　优点，以规则分析为主，其它策略为补充，采用多种翻译策　略并行处理后再择优选择，则能大大提高翻译质量与效　率。　１　机器翻译方法简介　现有的机器翻译方法主要分为基于规则、基于实例、　基于统计３种。　（１）常见的基于规则翻译的主要功能是：协助用户提　供一定程度的翻译参考，以完成对译文的初步理解。但其　准确性非常低，翻译出来的结果往往令人啼笑皆非。基于　规则翻译的关键技术有４个：单词分析、语法分析、意义分　析和文理分析口］。其工作原理为：首先读取原自然语言语　句，将语句中的字（词）提取出来，对照存放于数据库中的　电子词典查找目标自然语言相对应的字义（词义），再根据　相应的词法规则、句法规则分析整理出语句的基本意思，　最后借助数据库中的语言模型生成目标语言。从其工作　原理来看，这一系列过程的实现并不太困难，可是由于各　种自然语言具有多样性及特殊性的存在（谚语、俗语、歇后　语等），以及人工智能技术水平发展的制约，想要做到自然　语言之间正确互译几乎是不可能的事情。　（２）基于实例的机器翻译，以翻译记忆为核心，能够帮　助翻译人员提高翻译效率，降低成本，减少重复劳动。其　基本思想是：在对简单句子进行分析时，人们首先会将句　子分解成若干个部分，然后借助已有翻译，将分解的每个　部分翻译成目标字、词或短语，然后再将其组合起来形成　句子。翻译时１００％匹配的句子进行自动替换，部分匹配　的句子则根据其匹配度，进行串替换、串删除或串增加等　操作实现翻译。　（３）基于统计的机器翻译把机器翻译看成一个信息传　递的过程，用一种信道模型对机器翻译进行解释口］。通过　对源语言的译码，再利用目标语言的编码，同时剔除噪声　干扰进行翻译。基于统计的机器翻译，直接依靠统计结果　消除歧义、选择译文，因此避开了语言理解中的许多难题。　基于统计和基于实例的机器翻译方法都使用语料库作为　翻译知识的来源。