机器翻译难点所在_张政

统计机器翻译中的技术难点及新思路随着全球化进程加速，语言障碍已经成为了国际交流的重要问题，因此，翻译技术的发展日益在人们的关注中受到重视。

其中，机器翻译作为一项前沿技术不断地推进和创新，极大地促进了人类社会的发展。

本文将介绍在机器翻译领域中，统计机器翻译所面临的技术难点及其新思路。

一、统计机器翻译技术简介统计机器翻译是指通过计算机处理大量翻译句子的数据，从中总结规律并进行语言规则的建模，以期实现自动化的翻译工作。

采用统计机器翻译技术，需要先将输入的源语言文本进行语言对齐和词对齐的操作，再通过机器翻译模型的训练，生成目标语言文本。

统计机器翻译的训练分为三个阶段：语言模型训练、翻译模型训练和译文生成。

二、统计机器翻译中的技术难点1.语言壁垒问题机器翻译在处理语言上有很大的限制，由于不同语言之间的语言结构、语义及单词之间的差异，机器翻译在处理不同语种之间的翻译时常常出现难以处理的问题，而这种问题也是传统的规则模型无法解决的。

2.训练数据的不足统计机器翻译中需要大量的语料库进行训练，以寻找源语言和目标语言之间的对应关系，但由于语料库质量的不稳定，训练数据的有限性问题成为其技术上的重大难点之一。

3.翻译模型的提升机器翻译的翻译模型为了达到更高的翻译质量和准确性，需要对目前的翻译模型进行深度学习，以更精细的分析和理解语言信息，提高翻译效果。

三、新思路1.深度学习模型目前，人工智能技术快速发展，深度学习已经成为机器翻译领域的一个重要方向。

神经网络模型是深度学习模型的主要表示方式，有研究表明，神经网络模型可以更好地处理语言结构和语义之间的关系，提高了翻译模型的准确性。

2.多模态机器翻译由于人类表达与语音、图像、视频等多模态上下文环境有密切关系，机器翻译从文本到多模态的翻译有望成为一个新的发展方向，可以加强对于不同场景的理解和翻译。

3.知识图谱知识图谱是一种将各种类型的语义知识精细组织成为一个庞大的语义网络形态的信息形态，可以解决机器翻译中大量的知识缺失问题，为翻译质量提供更高的准确性和精度。

如何解决机器翻译中的生成错误和一致性问题，提高翻译结果的准确性和连贯性机器翻译作为人工智能领域的一个重要研究方向，在近年来取得了长足的进展。

然而，随着翻译系统的普及和应用范围的不断扩大，一些生成错误和一致性问题也逐渐显现出来，影响着翻译结果的准确性和连贯性。

因此，解决这些问题成为了当前机器翻译领域的一个重要研究课题。

一、机器翻译中的生成错误问题在机器翻译中，生成错误是一个比较普遍的问题。

这些错误可能源自于语言文法的差异、词汇歧义、语义模糊等多方面的因素。

为了解决这些问题，研究人员提出了一系列解决方案。

首先，可以通过引入上下文信息来提高翻译结果的准确性。

传统的翻译系统往往只考虑当前句子的内容，而忽略了上下文的语境信息。

通过增加上下文信息的引入，可以有效减少生成错误的发生，提高翻译的准确性。

其次，利用深度学习技术可以有效缓解生成错误问题。

深度学习技术可以自动提取语言特征，从而更好地模拟人类翻译过程，减少生成错误的概率。

将深度学习技术与传统翻译模型相结合，可以取得更好的翻译效果。

此外，多语言联合训练也是一种有效的解决方案。

通过将多种语言的数据进行联合训练，可以使翻译系统更加全面地学习各种语言之间的语法规律和语义关系，从而减少生成错误的发生。

二、机器翻译中的一致性问题除了生成错误外，一致性问题也是机器翻译中一个值得关注的难题。

在翻译过程中，由于句子结构、表达习惯等方面的差异，翻译系统往往难以保持翻译结果的一致性，影响了翻译结果的连贯性和可理解性。

为了解决一致性问题，首先需要建立一个全面的语言模型。

只有在深入理解各种语言之间的语言规律和语义层面的差异后，才能有效解决一致性问题。

因此，在构建翻译系统时，需要充分考虑各种语言之间的差异，建立相应的语言模型。

其次，可以通过引入人类编辑的方式来提高翻译结果的一致性。

人类编辑可以帮助翻译系统及时发现并修正一致性问题，确保翻译结果的质量。

与此同时，也可以通过机器学习技术自动生成一致性检查工具，帮助翻译系统自动检测和修正翻译结果的一致性问题。

机器翻译技术的实际效果和不足第一章：引言机器翻译技术是人工智能领域中的一个重要分支，它的出现和发展为人类解决语言交流障碍提供了一种全新的可能性。

随着机器学习、深度学习和人工智能等技术的不断进步，机器翻译技术正在不断地发展和完善。

本文将围绕机器翻译技术的实际效果和不足进行探讨。

第二章：机器翻译技术的实际效果机器翻译技术的出现和发展，使得翻译工作离我们更加近了。

与传统的人工翻译相比，机器翻译技术的一大优势是速度快。

在大量的翻译工作中，机器翻译技术能够迅速地完成翻译并输出结果，大大提高了工作效率。

同时，机器翻译技术也能够做到与人类翻译相似的准确度。

在翻译长篇大论的文章或者专业性强的文献时，机器翻译技术也能够做到很好的效果。

从这些角度看，机器翻译技术的实际效果是非常显著的。

第三章：机器翻译技术的不足然而，在实际应用过程中，机器翻译技术还存在许多不足之处。

首先，机器翻译技术的精度还不能和人类翻译相媲美。

在翻译中，机器翻译技术有时无法理解句子的语境和意思，导致翻译出现大量的不准确和甚至误导性的结果。

其次，机器翻译技术对语言和文化的理解能力也有限。

在翻译方面，语言和文化背景的差异经常导致误解和歧义。

最后，机器翻译技术的处理能力还存在一定的限制。

特别是在处理长篇大论或者专业性较强的文章时，机器翻译技术常常会出现混乱和错误的现象。

第四章：机器翻译技术的未来趋势虽然机器翻译技术还存在许多不足之处，但随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术的未来前景也非常广阔。

未来，机器翻译技术将更加注重语言和文化的理解和处理，从而提高翻译的准确度。

同时，在处理长篇大论或者专业性较强的文章时，未来的机器翻译技术也会更加出色。

除此之外，未来机器翻译技术也将更多地聚焦于自然语言处理技术的研究和推广，进一步提高机器翻译技术的处理能力和翻译质量。

第五章：结论总之，机器翻译技术的出现为人类解决语言交流障碍提供了一种全新的可能性。

机器翻译技术的实际效果和不足是我们探讨的核心问题。

机器翻译技术的应用与挑战随着全球化进程的加速和信息技术的迅速发展，机器翻译技术的应用已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。

机器翻译技术的应用不仅可以为多语言社交、商务活动提供便利，也可以帮助文化交流、学术研究等方面更好地发挥作用。

但同时，机器翻译技术的应用也面临着一系列挑战，如语言表达的多样性、文化差异等方面的问题，如何克服这些挑战，提高机器翻译技术的质量，成为当前亟需解决的问题。

机器翻译技术在社交与商务活动中的应用是非常明显的。

如今，随着全球化的不断推进，人们经常会涉及到不同语言的交流，旅游、商务洽谈、国际交往等活动都需要进行翻译。

使用机器翻译技术可以解决这个问题，使得人们在交流时，不用担心语言障碍造成的交流不畅，同时也可以提高跨语言交流的效率。

例如，欧盟已经使用机器翻译技术为欧盟成员国之间的合作提供了更便捷的工具，让各国之间的合作更加紧密。

而在文化交流与学术研究方面，机器翻译技术也起到了重要的作用。

作为世界上不同语言和文化之间的枢纽，翻译在人类文化传承中扮演了重要的角色。

而机器翻译技术的出现，使得传统的翻译方式发生了较大的变革，大大提高了翻译效率和准确度。

这极大地加强了不同语言和文化之间的交流，推动了文化的多元发展和学术的研究进展。

例如，由于链带翻译技术的出现，学术研究中跨语言的文献阅读和转译变得更加容易，大大提高了学术研究的效率。

但是，机器翻译技术在应用过程中也面临着一系列的挑战。

最大的难点在于语言的多样性和文化差异。

不同的语言和文化之间存在巨大的差异，机器翻译系统有可能会出现语义转换不准确、机器语言不通顺、负面情感传递不清等问题。

另一个挑战是人工翻译与机器翻译的差异，因为机器缺乏人类的直觉和情感，所以有时机器翻译的效率和准确度还远远不如人工翻译。

为了解决这些挑战，需要开发出更加智能的机器翻译技术。

首先需要提高机器翻译系统对多样化语言和文化的识别能力以及对翻译质量的掌控能力，使得机器翻译系统可以更好地辨别文化差异以及语言表达的意义。

机器翻译中中英文语言难点分析随着全球化的发展和国际交往的日益频繁，语言交流成为社会发展的一个重要指标。

而在现代信息社会，机器翻译的应用已成为语言交流的重要手段之一。

然而，在翻译过程中，中英两种语言之间存在着很多难点，这些难点也极大地影响着机器翻译的准确性和效率。

本文将从语言难点的角度，分析机器翻译中中英文的翻译难题，探讨如何提高机器翻译的质量和准确性。

1、语法难点语法是语言的重要组成部分，语法规则的正确运用对于翻译的正确性和流畅性起着至关重要的作用。

而中英语言的语法结构有很大的差异，这也是机器翻译中经常遇到的一个难点。

例如，在英文中形容词通常位于名词前，如“a red car”，而在汉语中形容词通常位于名词后，如“红色的汽车”。

这种语法结构上的差异，容易导致机器翻译输出的不准确性。

因此，对于机器翻译来说，学习并正确运用中英两种语言的语法规则是至关重要的。

2、词汇难点词汇是语言的最基本单位，同时也是翻译中最基础和重要的部分。

然而，中英两种语言的词汇表达也有很大的差异，这给机器翻译带来了极大的困难。

例如，中文中的一个词汇通常可以表示多个不同的意思，如“信”可以表示信件、相信等多种不同的意思；而英语中的一个单词通常只有一个特定的含义。

这个例子说明了中英两种语言之间翻译的词汇不对应性，容易导致机器翻译中的歧义和误解。

3、语义难点语义是语言传达信息的重要手段，它是人类理解语言意义的重要基础。

而中英语言之间的语义差异也是机器翻译中常见的一个难点。

由于中英两种语言的传统和文化背景不同，它们表达同一含义的方式也不同。

例如“饭”用英语翻译时可能会翻译成“rice”或者“meal”，这就需要根据语境和许多方面进行判断和理解。

此外，还有一些单词在中英文中的含义有明显的区别，如“面子”这个中文单词，在英语中很难找到一个准确的对应，这就需要机器翻译需要尽可能的考虑语义上的差异，使翻译结果更接近原文的含义。

4、翻译难点除了语言难点，翻译本身也是机器翻译中的一个难点。

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。

翻译技术研究现状问题与展望
近年来，随着自然语言处理技术的发展，机器翻译技术得到了迅速进展，取得了日益优秀的翻译质量。

然而，在实际中，机器翻译还存在一些问题和挑战。

首先，机器翻译仍然无法完成某些复杂的语言任务。

例如，对于多义词和歧义词的处理、非常规语言和口语表达、文化和隐喻等涉及人类常识和常见经验的问题，机器翻译的表现仍然欠佳。

其次，机器翻译在语言本身的难点方面还存在一些问题。

例如，汉语单个汉字可以有不同的发音、不同的意义，而且汉语定语和谓语的位置可以互换，这使得机器翻译需要更加智能的处理手段实现高质量的翻译。

再次，机器翻译在多语种处理方面也面临许多挑战。

机器翻译需要同时考虑多种语言之间的相似性和差异性，同时在这些语言之间建立起映射性质的关系。

这对于多语言翻译的准确性和连贯性都提出了更高的要求。

最后，机器翻译在应用和实践中，是否能够被广泛应用并受到大家的认可，还需要进一步的研究和实践探索。

综合分析，当前机器翻译技术面临的主要问题是如何结合语言学、计算机科学、人工智能等多个学科领域的研究成果，来提高翻译的准确性和自然度。

未来的研究方向主要是加强自然语言处理和深度学习等技术的应用，同时提高机器翻译系统的深度和广度，建立更加稳定、可靠、实用的机器翻译技术平台。

翻译技术在远东国际军事法庭庭审记录翻译中的应用1◎徐 英1 引 言随着跨文化交际活动的不断扩大，翻译需求急剧增加，质量和效率要求也不断提高。

面对高强度高要求的翻译任务，传统的人工翻译方式早已无法满足翻译产业的需求。

于是人们便开始借助技术的力量，寻求对传统翻译作业方式的革命。

信息技术、大数据和云计算技术的发展，无疑促进了翻译行业的巨大变化，呈现出技术运用的时代特征（王华树、王少爽，2016）。

傅敬民（2015：37）认为“现代意义的翻译，是融合了翻译技术的翻译，是在翻译技术支撑下的翻译。

翻译技术已经成为翻译领域不容忽视甚至难以分割的重要组成部分”。

为此，笔者结合真实案例，探讨翻译技术在远东国际军事法庭庭审记录翻译中的应用。

2 翻译技术随着信息技术的发展，计算机新算法以及大数据技术的出现，使机器翻译技术取得了巨大突破, 越来越受到人们的关注，也得到了翻译业界的广泛认可。

机器翻译技术的应用场景越来越多，已经成为翻译从业人员高效生产的重要途径之一。

在人工智能技术盛行的时代，翻译技术的迅猛发展对翻译行业和翻译活动本身均产生了巨大影响。

翻译技术的应用改变了传统的翻译模式，提高了译员工作效率，提升了翻译行业的生产效率，掌握翻译技术已成为现代翻译行业从业人员的必备技能。

早在2001年，德国的Frank Austermühl就曾详细阐述了信息化时代对翻译工作在信息技术工具方面的要求，要求译者会主动运用互联网搜索、搜集整合和利用语言与翻译数字资源、术语管理、语料库制作与利用、翻译记忆管理、本地化工具、机器翻译等多项技术。

根据这一要求，王华树和王少爽（2016）把翻译技术归结于以下五个方面的1　基金项目：浙江越秀外国语学院2020年度校级线上线下混合式教学改革项目“基于多平台资源的线上线下混合在《计算机辅助翻译》课程中的应用”。

语言与文化论坛 2020年 （第二辑）技术能力：计算机基本技能、信息检索技能、CAT工具应用技能、术语能力和译后编辑技能。

机器翻译技术的挑战与机会随着全球化的不断推进和信息技术的快速发展，语言交流的需求越来越迫切，而机器翻译技术正是解决语言交流难题的重要工具。

机器翻译技术已经发展了几十年，但其翻译质量一直未能达到人类翻译的水平。

机器翻译技术的挑战与机会也越来越引起人们的关注。

一、机器翻译技术的挑战机器翻译技术的挑战主要来自于以下几个方面：1. 语言差异不同语言之间存在巨大的差异，包括语法、词汇、语音、语调等方面。

机器翻译系统需要对这些语言差异进行分析和处理，才能实现准确翻译。

然而，不同语言之间的差异非常复杂，因此机器翻译系统目前还难以完全掌握这些差异。

2. 语义理解自然语言中的语义非常复杂，包括词汇、语法、语境等多方面的因素。

机器翻译系统需要能够理解自然语言的意义，才能够实现准确翻译。

然而，目前的机器翻译系统对语义理解的处理仍然存在很大的局限性。

3. 数据稀缺机器翻译系统需要大量的语言数据作为训练集，才能够不断优化自己的翻译效果。

然而，对于一些小语种或者特定领域的语言，数据十分稀缺，这导致机器翻译系统在这些语种或领域中的翻译质量很低。

4. 多语种翻译机器翻译系统需要支持多种语言的翻译，这要求系统要能够处理不同语言之间的翻译关系。

然而，目前的机器翻译系统对多语种翻译的处理仍然存在着很多问题，如语言转换的效率、翻译质量的异质性等。

二、机器翻译技术的机遇机器翻译技术的挑战固然存在，但同样也存在很多机遇。

机器翻译技术的机遇主要体现在以下几个方面：1. 智能翻译人工智能技术的快速发展，为机器翻译技术提供了新的突破口。

自然语言处理、深度学习等技术的应用能够让机器翻译系统更好地进行语言理解、翻译等工作，实现更加智能化的翻译。

2. 数据共享互联网的普及和信息技术的发展，让很多翻译文本可以被广泛分享和共享。

这为机器翻译技术提供了更多的训练数据，从而提升了机器翻译系统的翻译质量。

3. 人工智能+人工翻译人工智能技术与人工翻译相结合，能够实现机器翻译与人工翻译的有机结合。

传统人机交互式机器翻译的缺陷和挑战引言：随着信息技术的快速发展，机器翻译（Machine Translation，MT）已经取得了长足的进步。

然而，传统的人机交互式机器翻译系统仍然存在一些明显的缺陷和挑战。

本文将探讨这些问题，并提出一些可能的解决方案。

一、缺陷：1. 语言表达不准确：传统的人机交互式机器翻译系统通常只能实现基本的翻译功能，无法进行更深入的语义理解和语言表达。

这导致机器翻译的结果往往会存在一定程度的错误和不准确性。

特别是在翻译文化、习惯用语、俚语等方面，机器翻译往往难以胜任。

2. 语言风格不统一：由于传统的机器翻译系统往往是基于统计模型或规则模型构建的，其翻译结果在风格上往往无法与原文保持一致。

这使得译文往往显得生硬、不自然，缺乏流畅性和可读性。

3. 上下文信息理解不足：传统的机器翻译系统往往只能处理短句或简单句子，无法理解句子之间的上下文信息。

这使得机器翻译系统在处理复杂的句子结构、长篇文章或技术文档时表现出较差的能力。

4. 语言覆盖不广：传统的机器翻译系统通常只能翻译少数主要语种之间的文本，而对于一些较小语种或语系的翻译能力非常有限。

这使得机器翻译在全球化时代的跨语言交流中受限制。

二、挑战：1. 语义理解和信息提取：要提高传统的人机交互式机器翻译系统的翻译质量，首先需要解决语义理解和信息提取的问题。

通过引入深度学习、自然语言处理等技术，可以提高机器对于语句的理解和表达能力，进一步提高翻译质量。

2. 风格统一和语言流畅：在解决语义理解和信息提取的基础上，还需要解决机器翻译的风格统一和语言流畅的问题。

通过引入神经网络等技术，可以使机器翻译系统更好地学习和模仿原文的风格，提高译文的自然度和可读性。

3. 上下文语境处理：为了解决机器翻译系统上下文语境处理的问题，可以引入注意力机制、语义角色标注等技术，使机器能够更好地理解句子之间的关系和上下文信息，提高句子结构的翻译质量。

4. 多语言文本翻译：为了提高机器翻译系统的语言覆盖能力，可以通过扩充数据集、改进模型架构等方式来解决。

机器翻译的挑战机器翻译（Machine Translation，MT）是一种利用计算机技术将一种自然语言的文本自动转换为另一种自然语言的文本的技术。

尽管近年来机器翻译已经取得了长足的进展，但它仍面临着一系列的挑战。

本文将针对机器翻译的挑战进行探讨。

一、语义理解语义理解是机器翻译中最大的挑战之一。

语言是复杂的，其中包含了大量的上下文相关信息，包括词汇的多义性、语法结构的复杂性以及文化背景的差异等。

机器在进行翻译时需要能够准确地理解源语言的语义，才能将其正确转化为目标语言。

然而，由于语义理解的复杂性，目前的机器翻译系统仍然存在着许多的困难。

二、语言差异语言之间的差异是机器翻译中的另一个关键挑战。

不同的语言具有不同的语法结构、词汇表和表达方式，这使得机器翻译系统需要能够灵活地处理这些差异。

例如，汉语中的主谓宾语语序与英语中的主谓宾语语序不同，这就需要机器翻译系统具备适应不同语言结构的能力。

此外，不同语言之间的文化差异也增加了翻译的难度，机器翻译系统需要具备一定的文化背景知识才能进行准确翻译。

三、模糊性模糊性是机器翻译中的另一个问题。

一些语句在源语言和目标语言之间存在多种不同的翻译可能性，这就需要机器翻译系统能够在这些可能性之间做出适当的选择。

例如，当源语言中存在指代不明确的词汇时，机器翻译系统需要能够根据上下文信息进行合理的翻译，而不是仅仅依赖于字面意义。

四、专业术语和新词专业术语和新词的处理也是机器翻译中的一项挑战。

随着科技的不断发展，各行各业涌现出大量的专业术语和新词。

这些词汇在机器翻译中往往无法找到对应的翻译，或者可能存在多个不同的翻译。

对于机器翻译系统来说，准确处理这些专业术语和新词是一个重要的难题，需要系统具备领域知识和学习能力。

五、数据缺乏数据缺乏也是机器翻译中常见的问题。

机器翻译系统通常需要大量的平行语料（即源语言和目标语言之间的对应文本）进行训练，以提高翻译的准确性。

然而，并不是所有语言对之间都存在大规模的平行语料，特别是对于一些小语种来说，数据的获取是非常困难的。

机器翻译的技术难点及发展趋势近年来，随着人工智能技术的不断发展，机器翻译迅速成为了一项备受关注的技术。

机器翻译的主要目的是将一种语言转化为另一种语言，促进国际间的交流和合作，提高人们的生产和生活水平。

然而，机器翻译技术也面临着很多的挑战和难点。

本文将对机器翻译的技术难点及发展趋势进行探讨。

一、机器翻译的技术难点机器翻译目前存在很多的技术难点，主要表现在以下几个方面：1. 语言特点：不同语言之间存在着很大的差异，包括语法、词汇、句式等方面。

机器翻译需要根据不同语言的特点进行相应的处理，因此需要进行大量的数据训练，才能达到比较高的翻译质量。

2. 文化差异：不同国家和地区有着不同的文化背景和习惯。

这些文化差异会影响到语言的使用和理解，因此机器翻译需要充分考虑这些因素，才能实现准确、自然的翻译。

3. 翻译语料：机器翻译的翻译结果受到翻译语料库的大小和质量的影响。

如果翻译语料库不够大或者质量不够好，机器翻译的翻译质量也会受到限制。

4. 多义性：语言中存在很多的多义词和歧义句子，机器翻译需要依靠上下文来进行判断并实现正确的翻译。

5. 领域专业性：不同领域有着不同的术语和用语，机器翻译需要针对不同的领域进行词汇的学习和处理，才能实现高质量的翻译。

二、机器翻译的发展趋势机器翻译难点重重，然而随着计算机技术的不断进步，机器翻译的发展前景也越来越广阔。

未来机器翻译的发展趋势主要表现在以下几个方面：1. 深度学习技术：深度学习技术的出现，使得机器翻译的翻译质量和速度都有了很大的提升。

人工神经网络可以学习和理解大量的语言数据，实现更加精准和自然的翻译。

2. 语言模型的建立：语言模型是机器翻译能够理解和生成语言的基础，建立更加准确和全面的语言模型，是提高机器翻译翻译质量的重要手段。

3. 机器翻译与知识图谱的融合：知识图谱是一个结构化的知识库，包括了不同领域的知识和实体信息。

将知识图谱引入机器翻译，可以帮助机器翻译更好地理解和处理语言中的实体和概念。

Google翻译与有道翻译软件公示类文本翻译对比分析发表时间：2019-04-22T11:29:30.297Z 来源：《知识-力量》2019年7月中作者：乔丹[导读] ：近年来，在线翻译软件的使用愈加普遍，本文针对比较受大众肯定的Google翻译和国内词典软件有道词典中提供的有道翻译两款在线翻译软件进行研究，分析在对同样的文本进行翻译时两个软件在各方面形成的对比，意在为人工翻译能够更好的借助软件完成翻译提供一定的参考。

关键词（吉林大学，130000）摘要：近年来，在线翻译软件的使用愈加普遍，本文针对比较受大众肯定的Google翻译和国内词典软件有道词典中提供的有道翻译两款在线翻译软件进行研究，分析在对同样的文本进行翻译时两个软件在各方面形成的对比，意在为人工翻译能够更好的借助软件完成翻译提供一定的参考。

关键词：Google翻译；有道翻译；软件；对比引言语言翻译是世界各国互相交流、交往的基础，自古以来，为使得不同国家的人顺利的交流，人们从未停下对于翻译的探究。

随着时代的发展，科技的进步，机器翻译开始走进人们的视野，机器翻译利用机器翻译系统将人类的语言翻译法则转变成计算机的运算法则，根据这样的法则将所输入的原始语言转化成所要翻译的目标语。

自20世纪40年代电子计算机诞生以来，人们就开始了在这一领域的不断探索。

70年代后，世界各国在这一领域取得了重大进展。

进人90年代以后，随着电脑的不断升级换代，机器翻译的文字处理能力随之增强，同时由于商业生活的信息化使得企业对机译需求不断增大，国内外许多计算机开发商陆续推出了机译软件。

目前网络上各种不同的翻译软件不下几百种，更为大众所熟知且接受的包括Google翻译、百度翻译、必应翻译、通用翻译、有道翻译、灵格斯等等。

该类在线翻译工具被广泛应用于翻译服务领域，甚至语言教育领域，从而影响了人们的生活方式。

合理的利用软件来辅助人工翻译可以大幅提高翻译效率，在众多翻译软件中，选取什么样的软件来做辅助也是译者需要仔细斟酌的问题。

机器翻译的挑战与突破随着全球化的发展，语言交流的需求越来越迫切。

机器翻译作为一种人工智能领域的应用，能够有效地解决语言障碍，使得人们在跨越国界、跨越文化时更加便利。

目前，机器翻译技术已经取得了很大的进步，但是仍然存在一些挑战，需要进一步突破。

一、挑战1.语言的多样性机器翻译的最大挑战在于语言的多样性。

世界上有超过7000种不同的语言，每种语言之间有着词汇、语法、语言结构、文化背景的差异，因此机器翻译需要解决的问题就是如何将不同的语言转化为同一种语言，同时保留原有语言的特征和文化背景。

2.语言的理解人类往往不是按照单词之间的字面含义理解语言，而是按照上下文和语境中的意思来进行理解。

这就给机器翻译带来了一个很大的挑战，因为人工智能很难具备人类的思维方式。

所以在机器翻译技术中如何准确理解原文的意思是一个非常重要的问题。

3.精准度和语言自然度机器翻译需要保证翻译的精准和语言的自然度之间的平衡，这是机器翻译的一大挑战。

如果翻译的准确度不够，那么就会影响用户的体验。

但是如果翻译的准确度太高，又会牺牲表达自然度。

二、突破1.深度学习和神经网络深度学习技术已经成为机器翻译领域的一种核心技术。

通过神经网络结构，机器翻译可以自动学习并识别不同语言之间的关系，有效的提高了翻译准确率。

在这方面，Google和百度都对深度学习技术进行了相关研究，推出了自己的机器翻译系统。

2.人工智能与人工翻译的结合机器翻译与人工翻译的结合，是突破机器翻译技术的另一种方向。

机器翻译可以完成一些简单的任务，而人工翻译则可以对机器翻译的结果进行审核和修正。

此外，人工翻译还可以让机器翻译系统学习和优化自己的算法，提高自身精度。

3.大数据支持机器翻译需要大量的数据进行训练，而机器翻译的词汇、语法和文化背景都需要不断的汇集、输入和更新。

因此，对于机器翻译而言，大数据支持是必不可少的。

百度翻译利用了其强大的搜索引擎，来增加大数据支持。

三、未来展望在人工智能技术和大数据技术的快速发展下，机器翻译技术不断得到了提升。

机器翻译的终极之路在哪里（下）上篇文章介绍了机器翻译技术的历史和现状，并探讨了现有问题和未来发展方向。

本篇将继续分析机器翻译技术的限制以及可能的突破。

限制1. 难以适应多语种和多领域目前大部分机器翻译系统都是基于统计模型的，需要进行大量的语料训练，因此很难适应多语种和多领域。

如何解决这个问题是机器翻译技术面临的一个重要挑战。

2. 语言差异性不同语言之间存在很大的差异性，比如语法结构、语音语调等，在翻译过程中容易出现歧义或丢失信息。

这也是机器翻译技术面临的另一个难题。

3. 长文本翻译质量不稳定对于长文本翻译，机器翻译技术可能会出现词序不当、结构混乱等问题，导致翻译质量不稳定。

如何保证长文本翻译的质量是机器翻译技术需要解决的问题之一。

突破1. 引入深度学习深度学习是近年来机器学习领域的一个重要分支，已经在不同领域中取得了显著成果。

机器翻译也在逐渐引入深度学习算法，比如神经网络，以提高翻译质量和效率。

2. 融合多种技术为了解决多语种和多领域的问题，越来越多的研究者开始探索融合多种技术的机器翻译模型。

比如混合模型和多源翻译，以提高翻译质量和扩展领域范围。

3. 加入语境和人类因素为了解决语言差异性的问题，研究者开始将机器翻译模型与语境和人类因素进行融合。

比如可以使用上下文信息、语料库和人类评估，以提高翻译质量和适应性。

除了采用现有的语料库进行训练外，还可以让机器翻译系统学习语言本身。

比如利用推理和学习方法，让机器翻译系统感知语言的特性，以提高翻译质量和效率。

结论机器翻译技术在不断发展和完善，但仍存在一些限制和挑战。

未来的机器翻译将会更加智能化、人性化和自适应，适应多语种、多领域和多样化的翻译需求。

大连理工大学学报(社会科学版)Journal of Dalian University of Technology (Social Sciences)第41卷第6期2020年11月Vol. 4 1 , No. 6Nov. 2 0 2 0DOI ： 10.19525/j.issn1008-407x.2020.06.015机器翻译技术困境的哲学反思李啥佶1,陈海庆2(1.大连理工大学人文与社会科学学部，辽宁大连116024,2.大连理工大学外国语学院，辽宁大连116024)摘要：在日趋成熟的人工智能技术驱使下，机器翻译实现了多次研发范式转换，并在翻译速度、译文质量、覆盖语 种以及知识获取等方面取得了可喜的成绩％但与•同时，这一技术的研发在当下呈现出工程学与语言学相分离的态势,并面临诸多障碍需要解决。

为•，文章首先梳理了机器翻译技术的发展脉络并指出其技术困境的外在表征；GJ ，指出 当前技术问题的实质在于无法对语言哲学中“语义问题”和“语用问题”进行合理解答；最后，建议未来的机器翻译研发不仅需要明确机器翻译的技术局限与技术优势，同时还需加强包括哲学、认知科学、语言学与计算机科学在内的学科联动， 从而促进机器翻译技术的笑破性进展％关键词：人工智能；机器翻译；技术困境;语言哲学中图分类号：H085 文献标识码：A文章编号：1008-407X(2020)06-0122-07—、弓I言翻译作为一项古老的人类职业和实践活动，在漫长的人类发展史中为经济交流和文化传播都做出了不 可磨灭的贡献。

在人工智能、大数据、机器学习等技术 的驱使下,机器翻译得到了飞速发展并且在翻译速度、译文质量、覆盖语种、知识获取方式等方面取得了丰硕 成果。

但与此同时，机器翻译技术存在的问题也在不断展现。

与技术研发者乐观的预期相反，包括译者在 内的语言学家对机器翻译的未来持谨慎态度［1\这就 使我们不禁要对当前突飞猛进的机器翻译技术重新审 视+少数国内外学者，女口哈钦斯(w JohnHutchins )2、威尔克斯(Yorick Wilks )3、麦德森(Mathias Winther Madsen)4、杨宪泽5、张政-.等人从不同的学科视角出发，对机器翻译技术难点进行了 探讨。

机器翻译软件比较分析——有道翻译与百度翻译作者：王晚秋车成来源：《校园英语》 2019年第6期【摘要】在世界逐渐成为地球村的时代背景下,不同语言之间的理解障碍催生了机器翻译的迅猛发展,同时,智能时代的到来更是推动了翻译软件的迅速成长。

本文以约翰·卡特福德的翻译等值理论为指导,将有道翻译软件和百度翻译软件作为研究对象,对文体类型或语篇长度不同的文本翻译进行比较分析。

研究结论认为有道翻译意译程度和翻译等值程度高于百度翻译。

【关键词】机器翻译;翻译软件;对比;分析【作者简介】王晚秋(1996-),女,汉族,安徽蚌埠人,现就读于安徽大学外语学院英语专业本科四年级,研究方向:语言学;车成(1996-),男,汉族,安徽合肥人,现就读于空军工程大学空管领航学院,研究方向:航空管制。

【基金项目】2018年度国家级大学生创新创业训练计划项目。

项目名称:人工智能时代多种机器翻译软件应用效果对比分析及未来发展趋势研究. 项目号:201810357148。

一、前言机器翻译的出现实现了采用电子计算机来进行不同语言之间的自动翻译的梦想。

众所周知,人工智能的迅猛发展不断促使着机器翻译的更新和进步。

机器翻译在文本处理速度和处理量方面具有人工翻译无法比拟的优越性,但在翻译质量和精确率方面,机器翻译仍存在很大的提升和优化空间。

本研究采用比较分析法,以约翰·卡特福德著作《翻译的语言学理论》书中提出的翻译等值理论为指导,以百度翻译和有道翻译这两款据调查问卷所得最具代表性的机器翻译软件为研究对象,采用质化评估的翻译批评方法,对比探究机器翻译软件的翻译效果。

二、机器翻译软件对比分析1.理论背景。

翻译等值是西方翻译理论中的核心内容。

卡特福德1965年在《翻译的语言学理论》一书中提出:“翻译是将语言(原文语言)组织成文的材料替换成等值的另一种语言(译文语言)的成文材料”,正式把等值的概念写进了翻译的定义之中,提出了“行文等值”和“形式对应”的概念。

机器翻译刍议
张政
【期刊名称】《中国科技翻译》
【年(卷),期】2004(17)1
【摘要】利用机械装置进行翻译的想法由来已久 ,但真正的MT的研究和开发也只是在上个世纪。

本文从历史的角度 ,评述了MT发展的曲折历程。

从翻译和语言学的层面 ,对英汉两种语言就形式化特征的描述进行了对比 ,简要分析了MT的难点和困境所在。

【总页数】7页(P23-28)
【关键词】机器翻译;计算语言学;MT;计算机技术;歧义
【作者】张政
【作者单位】北京大学英语系
【正文语种】中文
【中图分类】H085
【相关文献】
1.基于句法知识的复句解构对韩汉复句机器翻译改进刍议 [J], 刘洋;毕玉德;李健
2.机器翻译质量评估刍议 [J], 马鸣皓
3.论文化语境对机器翻译质量的影响暨应对机器翻译弊端的策略
——以"有道翻译官"为例 [J], 丁立福;蒋威
4.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 [J], 白一博
5.基于强化学习和机器翻译质量评估的中朝机器翻译研究 [J], 李飞雨;赵亚慧;崔荣一;杨飞扬
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机器翻译的现状及面临的问题胡宇涵【摘要】机器翻译的产生极大地促进了我国的翻译事业的发展.目前,国内很多机器翻译软件层出不穷,但机器翻译译文的质量并不能达到令人满意的效果,它面临着严峻的挑战.【期刊名称】《商丘职业技术学院学报》【年(卷),期】2013(012)001【总页数】2页(P81-82)【关键词】机器翻译;方法;问题【作者】胡宇涵【作者单位】河南大学外语学院,河南开封475001【正文语种】中文【中图分类】H085引言机器翻译是由语言学、数学和计算机技术相结合而形成的一门新的边缘科学，它是应用语言学的一个重要分支。

在我国关于机器翻译的研究已有40多年。

近年来，随着科学技术日新月异的发展，机器翻译逐步被人们所接触、熟知和认同。

机器翻译的产生极大地促进了我国的翻译事业的发展。

目前，国内很多机器翻译软件层出不穷，但机器翻译译文的质量并不能达到令人满意的效果。

这就是机器翻译所面临的难题。

一、机器翻译的定义计算机翻译通常叫机器翻译（Machine Translation或MT），即高质量的全自动机器翻译（Fully Automatic High Quality Machine Translation，简称FAHQMT或 MT），就是人类利用计算机进行自然语言间的相互翻译，利用软件实现从一种自然语言文本到另一种自然语言文本的翻译［1］23－29。

机器翻译它实质上是一种词与词对应的翻译方法。

20世纪60年代，乔姆斯基的生成转换语法问世和计算机语言学研究的成功，使计算机科学得到迅猛发展，人们从整体入手分析翻译文章，机器翻译的研究人员也从中获得鼓励与信心。

二、机器翻译的历史与发展现状在古希腊时代就有人提出利用机械装置来进行语言翻译的想法，其中之一，是如何用机械手段来分析自然语言。

17世纪，人们首次提出使用机械字典克服语言障碍的设想。

1903年，古图拉特（Couturat）和洛（Leau）在《通用语言的历史》一书中指出，德国学者里格（W.Rieger）首次使用了“机器翻译”（Machine Translation）这个术语［2］60－66。