机器翻译与计算机辅助翻译的比较研究

计算机辅助翻译技术概论押题：1、隐马尔科夫模型2、机器翻译的方法3、文本电子化OCR4、双语对齐处理5、汉语切分的方法和关键问题5-20考试——计算机辅助翻译技术考试题型：填空、判断、问答7-8个考查内容：基本概念梳理，理解分析能力，考题思路，课件！1、概论1.1概况为什么要研究翻译技术？何谓翻译技术(translation technology)？能够用来进行语言翻译或辅助进行语言翻译的信息技术。

解决或缓解语言障碍(language barrier)问题，提高翻译从业人员的生产率。

翻译技术的研究始于机器翻译关于机器翻译机器翻译(Machine Translation)定义：利用计算机及其软件把一种语言(自动)翻译成为另外一种语言的技术。

机器翻译研究的目标是研制具有翻译能力的计算机软件系统。

机器翻译的研究始于20世纪40年代末期。

机器翻译结论很困难。

翻译技术的分流机器翻译(MT)：机器翻译的主体是机器。

目前比较困难。

（目标是寻找彻底的解决方案）计算机辅助翻译(CAT)：计算机辅助翻译的主体是人。

相对比较容易，但却很实用。

计算机辅助翻译立足为翻译人员提供(软件)工具。

协助翻译人员提高效率（生产率）。

名词辨析CAT - Computer-aided TranslationMAT - Machine-aided(-assisted) TranslationMAHT - Machine-assisted Human TranslationHAMT - Human-assisted Machine TranslationMT - Machine TranslationFAHQMT - Fully Automatic High Quality MT关于翻译技术的理解狭义的理解，翻译技术指计算机辅助翻译技术和机器翻译技术。

广义的理解，翻译技术指的是对翻译人员工作有益的任何信息技术。

文字处理工具(MS Word) (不可或缺)国际互联网及其应用(WWW、Email...)各种电子资源(百科全书光盘...)本课程的定位：主要是狭义的翻译技术。

理工科院校翻译专业硕士教学中计算机辅助翻译课程的设计研究论文关键词：计算机辅助翻译理工科院校MTI培养论文摘要：本文以燕山大学翻译专业硕士课程设计中的计算机辅助翻译课程为例，着重探讨如何充分利用现有教学和科研资源的可行性，提出以技术资源为保障的实训平台建设、以工程技术为特色的翻译专业语料库和术语库的建立、以项目为依托的翻译实践平台建设和以就业为导向的对口翻译实践培养模式，以适应理工类院校翻译专业硕士培养和发展的需要。

一、引言计算机辅助翻译（CA T）是指利用计算机程序设计将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。

与将文中的词语用软件作简单过程处理的机器翻译不同，计算机辅助翻译能够利用数据库功能和翻译记忆程序，为翻译人员提供建议和解决方案，这样便能够有效节约翻译时间及成本，同时确保翻译品质和风格的一致性。

CA T技术的核心是翻译记忆技术，也就是当译者在前台进行翻译工作时，CA T的后台同时自动进行语言数据库的建立和更新。

CA T在国内作为一门硕士研究生课程最初是按照学术型硕士培养方案要求，设立在翻译方向课程体系下的一门选修课程。

无论是在教学大纲的设计，还是授课方式上，该课程均以课堂理论讲授和掌握翻译软件原理为主，真正与实践结合的翻译活动不多，考核方式也均以给定的翻译语篇为主，学生毕业后仍然无法真正领会和展现应有的翻译技能和方法，甚至造成了对计算机辅助翻译的一些误解和偏见。

自从2007年3月国务院学位委员会发布翻译硕士专业学位设置方案以来，翻译专业硕士在多所高校蓬勃发展。

作为培养专业翻译人才的一种全新模式，CAT也成为MTI培养体系中的一个重要环节。

俞敬松、王华树（2010）以北京大学为例，探讨了计算机辅助翻译硕士专业教学中课程设计定位和教学计划的设定，教学过程中所面临的各种问题和解决思路。

王立非、王进铨（2008）着重介绍了panaconc软件在翻译语料库研究中的应用以及计算机辅助方法对翻译研究的意义。

机器翻译的技术和优缺点机器翻译是一种基于计算机技术的翻译方式，其实现原理是通过软件程序将一种语言自动转换成另一种语言。

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，机器翻译在翻译行业中扮演着越来越重要的角色。

本文将从机器翻译的技术原理、优点和局限性三个方面来进行探讨。

一、技术原理机器翻译的技术原理主要分为三种类型：基于规则的机器翻译、统计机器翻译以及深度学习机器翻译。

基于规则的机器翻译，是一种利用专家制定的语言规则和语法规则实现翻译的技术，需要人工编写的规则非常严谨。

这种方法的翻译准确率相对较高，但需要大量的人工干预和专业知识，而且只适用于有限的语言对。

统计机器翻译，是一种通过大量双语语料库来训练计算机学习翻译模板的方法。

具体来说，就是通过分析一种语言和另一种语言的对应翻译样本，以此建立由输入语言到输出语言之间的映射模型。

这种方法的翻译速度较快，适用范围也比较广，但是需要大量的语料库支持，翻译结果质量的优劣取决于训练的质量和句子之间的相似度。

深度学习机器翻译则是近年来出现的一种高级翻译技术。

在这种方式中，计算机需要学习如何进行翻译。

通过深度学习技术建立神经网络，让计算机从资料库中学习翻译，从而能够进行人类水平的翻译。

这种方式的翻译效果比前两种都要好，可以适用于多语言和多领域的翻译，但是需要大量的训练数据，建立好的神经网络也会消耗大量的计算资源。

二、优点机器翻译具有明显的优点，其最大的优势在于高效性和低成本。

首先，机器翻译可以进行大量翻译工作，不需要休息和休假。

与人工翻译相比，机器翻译可以快速地翻译大量的文件、文章和网站。

这不仅节约了时间，还可以为翻译公司提供更快、更准确、更高质量的翻译服务。

其次，机器翻译是可以降低翻译成本的。

相比人工翻译，机器翻译不需要支付工资、保险和福利等社会成本。

当然，机器翻译并不是所有情况下都能降低成本，因为有时由于翻译质量不好、翻译错误或存在文化差异等原因需要重新修订翻译结果，这需要道德、专业和人工等资源来完成。

人工智能机器翻译的质量评估与辅助翻译改进方法摘要：随着人工智能技术的快速发展，机器翻译在跨语种沟通和文化交流中发挥着重要作用。

本文将探讨人工智能机器翻译的质量评估方法，并提出一些辅助翻译改进方法，以提高机器翻译的质量和效率。

1. 引言人工智能机器翻译（AI-MT）是一种通过计算机和人工智能技术进行语言翻译的方法。

随着深度学习和神经网络等技术的发展，机器翻译在准确性和流畅性方面取得了长足进展。

然而，任何机器翻译系统都存在一定的译文质量问题，因此需要有效的质量评估方法和改进策略。

2. 人工智能机器翻译的质量评估方法人工智能机器翻译的质量评估方法可以分为自动评估和人工评估两类。

2.1 自动评估自动评估是一种通过计算机算法来量化机器翻译质量的方法。

常用的自动评估指标包括 BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）、TER（Translation Edit Rate）和METEOR （Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）等。

这些指标通过对比机器翻译结果与人工参考译文之间的差异来进行评估。

然而，自动评估指标并不能完全反映翻译质量，容易受到句法结构和辞典匹配的影响。

2.2 人工评估人工评估是一种通过人工专家或普通目标用户进行评估的方法。

人工评估通常使用双盲测试，将机器翻译结果与人工参考译文混合在一起，由人工评估员进行打分。

人工评估的优点在于可以更准确地评估翻译质量，但其成本较高且耗时。

3. 辅助翻译改进方法为了提高人工智能机器翻译的质量，以下是一些常用的辅助翻译改进方法。

3.1 数据增强数据增强是一种通过增加训练数据来改善机器翻译质量的方法。

可以通过增加同义词、词汇变体和口语化表达等方式增加训练数据的多样性。

数据增强可以减少机器翻译系统对于特定语言和领域的依赖性，提高系统的泛化能力。

3.2 预训练模型预训练模型是一种先通过大规模语料进行训练，然后再使用特定任务数据进行微调的方法。

人工智能时代的翻译技术研究内涵、分类与趋势一、本文概述随着技术的快速发展和广泛应用，翻译技术作为其中的一项重要分支，正在逐步改变我们的语言交流方式，并对全球的信息传播和文化交流产生深远影响。

本文旨在探讨时代的翻译技术研究内涵、分类与趋势。

我们将概述翻译技术在时代的内涵，包括其定义、特点和发展背景。

接着，我们将对翻译技术进行详细的分类，分析各类翻译技术的特点和应用场景。

我们将探讨翻译技术在时代的发展趋势，展望其未来的发展方向和潜在影响。

通过对翻译技术研究的深入分析，我们期望能够为相关领域的研究人员和实践者提供有价值的参考，推动翻译技术的进一步发展。

二、人工智能时代的翻译技术研究内涵在时代，翻译技术研究内涵得到了极大的丰富和深化。

翻译技术不再仅仅是传统的语言转换工具，而是演变为一门融合了计算机科学、语言学、认知科学等多学科的交叉研究领域。

其核心在于利用技术，实现自然语言处理、机器翻译、语言理解、知识表示等方面的突破，以提高翻译质量和效率。

自然语言处理：自然语言处理是翻译技术的基石，它涉及对文本、语音等自然语言的自动理解和生成。

在人工智能的推动下，自然语言处理技术得到了快速发展，包括词法分析、句法分析、语义理解等方面的研究，为翻译技术提供了强大的支持。

机器翻译：机器翻译是利用计算机自动将一种自然语言文本转换为另一种自然语言文本的过程。

随着深度学习、神经网络等技术的发展，机器翻译的质量和效率得到了显著提升，尤其是在神经机器翻译模型的推动下，机器翻译已经能够实现较为准确的跨语言翻译。

语言理解：语言理解是翻译技术的核心，它涉及对源语言文本的深入分析和理解，以便准确地传达其意义。

在人工智能时代，语言理解研究不仅关注语言的表面结构，还关注语言的深层含义、上下文信息以及语言与文化的关系等方面。

知识表示：知识表示是翻译技术中不可或缺的一部分，它涉及如何将人类语言中的知识转化为计算机可理解和处理的形式。

在人工智能时代，知识表示方法得到了不断创新和完善，如知识图谱、语义网络等，为翻译技术提供了丰富的知识资源和表示手段。

漫谈机器翻译与计算机辅助翻译
徐牧;朱正杰
【期刊名称】《海外英语(上)》
【年(卷),期】2017(000)010
【摘要】翻译的历史证明,人和机器相互协作完成翻译,这是传统的人工翻译或者单纯地使用机器翻译不可比拟的,随着网络的发展,计算机辅助翻译的影响也在逐步扩大.随着计算机和互联网的发展,很多翻译人员使用并研究计算机辅助翻译技术,许多非翻译专业的人员也越来越重视计算机辅助翻译技术的应用.该文从机器翻译,计算机辅助翻译技术的应用,以SDL Trados为例,试图研究计算机辅助翻译软件的原理,以及计算机辅助翻译技术的发展对人类翻译的影响.
【总页数】2页(P121-122)
【作者】徐牧;朱正杰
【作者单位】枣庄学院信息科学与工程学院,山东枣庄277100;枣庄学院信息科学与工程学院,山东枣庄277100
【正文语种】中文
【中图分类】H319
【相关文献】
1.对比机器翻译与计算机辅助翻译的分析 [J], 马晓晨;付晓
2.谈机器翻译与人工翻译的关系——从机器翻译与计算机辅助翻译的发展角度 [J], 庞盈羽
3.机器翻译和计算机辅助翻译研究 [J], 袁美琳
4.机器翻译和计算机辅助英语翻译研究 [J], 周玉菲
5.漫谈机器翻译与计算机辅助翻译 [J], 徐牧;朱正杰
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计算机辅助翻译知识点总结一、计算机辅助翻译的基本概念计算机辅助翻译（Computer-Aided Translation, CAT）是一种利用计算机技术辅助完成翻译工作的翻译模式。

它是将计算机技术应用到翻译过程中，利用计算机进行翻译、编辑和翻译记忆库管理。

在计算机辅助翻译过程中，翻译人员利用翻译记忆库、术语库、辅助翻译工具等来提高翻译的效率和质量。

二、计算机辅助翻译的原理和方法1. 翻译记忆技术翻译记忆技术是计算机辅助翻译的核心技术之一。

它利用计算机对翻译人员以往翻译过的文本进行存储和管理，在翻译过程中，通过检索这些翻译记忆库，识别出与当前翻译内容相似的文本段落，从而提高翻译效率和翻译一致性。

2. 术语库管理在计算机辅助翻译中，术语库也是非常重要的工具之一。

通过建立和管理术语库，可以实现对专业术语的统一管理和检索，减少翻译中术语错误和不一致性，提高翻译质量。

3. 辅助翻译工具辅助翻译工具是指几种基于计算机技术的软件工具，如翻译记忆软件、术语管理软件、同传设备等。

这些工具能够帮助翻译人员快速、准确地完成翻译工作。

三、计算机辅助翻译的应用1. 文字翻译在文字翻译领域，计算机辅助翻译技术得到了广泛的应用。

翻译记忆、术语管理和辅助翻译工具使得翻译人员能够更快速、更准确地完成翻译工作。

2. 视频翻译随着视频翻译需求的增加，计算机辅助翻译技术也逐渐在视频翻译领域得到应用。

通过语音识别和机器翻译技术，配合翻译记忆和术语库管理，能够提高视频翻译效率和质量。

3. 在线翻译计算机辅助翻译技术还被广泛应用在在线翻译平台上，例如谷歌翻译、百度翻译等。

这些平台通过大数据和机器学习等技术，能够实现高效的翻译。

四、计算机辅助翻译的发展趋势1. 人工智能技术在计算机辅助翻译中的应用随着人工智能技术的不断发展，机器翻译、自然语言处理等技术的应用将会成为计算机辅助翻译的重要发展方向。

2. 多模态翻译技术的发展多模态翻译技术将会成为未来计算机辅助翻译的发展趋势。

机器翻译与人工翻译的差异以及未来展望赵丽娜长春师范大学外国语学院摘要：如今，人工智能的发展速度越来越快。

自从发明了语音识别功能和深入学习的技能，有越来越多人开始把目光转向了可以进行只能翻译的机器。

这篇论文对智能机器翻译和人工翻译两者之间的差异以及对机器翻译的未来展望进行深入的探究。

关键词：智能机器；人工；翻译；展望首次出现智能机器翻译是在1930年左右，那个时候的发展速度就非常迅速，所以引起了人们广泛的关注。

但是，但是智能机器的操作系统比较复杂，在技术方面的发展还不是特别成熟，所以智能翻译机器并没有被广泛应用和普及。

一、机器翻译的优点和不足(一)翻译快速机器翻译就是先对语音进行识别，然后再进行翻译。

所以，机器翻译既有计算机技术，又有人工智能技术。

换句话说，机器翻译可以利用计算机高效的运算速度来提高机器的翻译速度。

如今，在搜狗，语音识别翻译的速度为每秒钟400词，是同声传译的200倍。

(二)基础翻译速度快不同国家的人都需要通过翻译来进行沟通交流。

如果没有专业的翻译人员，又是语言不通的普通人，机器翻译就成为了一个非常好的选择。

机器翻译满足日常的翻译需求绰绰有余，因为在日常生活中，对翻译准确度的要求并不是特别高，反而要求翻译的速度要快。

所以会经常用于人们的日常交流和一些发布会。

这也是深受机器翻译自身的功能的影响。

机器翻译有一个系统是口语机器翻译系统，设计这个系统就是为了满足人们的日常需要。

所以在口语翻译这一部分的技术是很成熟的，能够轻轻松松面对人们的口语交流。

(三)深度翻译不是特别到位中华文化博大精深，同一个词语都有多种意思，但是别的语言却不会像这样。

所以，这也是机器翻译面临的难题。

不改变原意、语句通顺、语境优美是对机器翻译最基本的要求。

但是，由于机器翻译在翻译的时候还是根据算法程序来翻译，几乎不可能同时做到这几点，从而导致翻译的时候出现问题。

比如说我们让机器翻译“长河落日圆”这个句子，翻译结果显示为“The sunset is round”。