基于语料库的机器翻译
语料库与机器翻译
无 处不 在 的计 算机 、广 泛 普及 的互 联 网 、几 乎遍 布全 球 的 电 可 能将 两种 语 言 的语句 都 以一一 对应 的形 式存 入系 统 。 子 邮件 ， 以及诸 如 语音 识别 程 序 、综合 翻 译翻 译 项 目管 理软 件 、 曾经 有人 提 出机 器翻 译 译文 质 量忠 实度 七 项和 可懂 度 五项 的 在 线文 件数 据 库 、翻译 记忆 软 件等 此类 工 具 的应 用 ，使 得 日常翻 评 估 意 见 。所谓 “ 忠实 度 ”是 指译 文传 达 原文 意 义所 表达 的程 度 译 工作 发 生 了很 大 变化 。因 此 ， 国际 译联 （Ｉ） 议思 索 “ ＦＴ提 服务 以及 两者 问差异 的 总 的度量 。这 是 由专 门从事 翻译 相 应 自然语 言 可 于 翻译 需要 的 技术 ”这 一 主题 ， 并建 议 ，世 界各 国翻 译 工作 者乃 的源 语专 家 们来 测 评 的 。 “ 懂度 ”是指 一般 使 用译 文语 言 的人 至 整个 社会 来 关注 新 出现 的翻 译工 具 的优 势和 弊 端 ， “ 在 正是 在 不 参看 原 文 的条件 下 ，对 译 文所 能 理解 的程 度 的一 种测 评 。但 现 我 们对 所 发 生 的变 化 进 行评 估 的 时候 ”。Ｆ Ｔ 励 针对 技 术 的应 这 仍 然 是一 种很 抽 象 的概念 ，依然 很 难用 来作 为 具体 评估 疑 问质 Ｉ鼓 用对 于翻 译 的质量 所产 生 的实效 加 以评估 。
理 论研 究
语料库与机器翻译
刘 杨
（ 西安外 事学 院外国语学院 陕西 西安 ７０７ ） １０ ７
摘要 ：语料库语 言学的发展 对翻译研 究产 生了很 大影响。机 器翻译是翻译研 究的一项重要 内容 ，且应 用越 来越广泛。本文从机译译文质 量评 估的 目的入手 。 索 了译文评 估标准 ， 出了建立机译译文质量评估语料库的设想 。 探 提 关键 词 ：语料库；机器翻译
deepl-文档翻译
deepl-文档翻译DeepL是一种先进的机器翻译技术，提供高质量的翻译服务。
DeepL是由DeepL GmbH开发的一种基于人工神经网络的机器翻译系统。
它使用深度学习技术和大规模的语料库进行训练，以提供准确、流畅的翻译结果。
DeepL翻译系统能够理解上下文和句子结构，从而产生更自然、更准确的翻译。
DeepL支持多种语言对，包括英语、德语、法语、西班牙语、意大利语、荷兰语、波兰语和瑞典语等。
用户可以将文本粘贴到DeepL 网站或使用DeepL的API进行翻译。
DeepL的翻译质量被广泛认为是当前最好的机器翻译系统之一。
它能够处理复杂的句子结构和上下文，提供准确的翻译结果。
与传统的统计机器翻译系统相比，DeepL的翻译结果更自然、更流畅。
使用DeepL进行翻译非常简单。
用户只需将待翻译的文本粘贴到DeepL网站或API中，选择源语言和目标语言，然后点击翻译按钮即可获得翻译结果。
用户还可以选择将结果复制到剪贴板或下载为文本文件。
下面是一些使用DeepL翻译的例句：- 英文：I love using DeepL for translation.中文：我喜欢使用DeepL进行翻译。
- 德文：Ich habe eine Frage zu DeepL.中文：我对DeepL有一个问题。
- 法文：J'ai besoin de traduire ce texte en anglais.中文：我需要将这段文字翻译成英语。
- 西班牙文：Me gusta usar DeepL para traducir.中文：我喜欢使用DeepL进行翻译。
- 意大利文：Ho bisogno di tradurre questo testo in inglese.中文：我需要将这段文字翻译成英语。
DeepL是一种高质量的机器翻译技术，提供准确、流畅的翻译结果。
无论是个人用户还是企业用户，都可以从DeepL的翻译服务中受益。
基于语料库的机器翻译句法简化研究——以中医药文本为例
基于语料库的机器翻译句法简化研究——以中医药文本为例刘妍萌
【期刊名称】《英语广场（学术研究）》
【年(卷),期】2024()10
【摘要】近年来机器翻译愈加普遍,而机器翻译的翻译共性问题仍有待探索。
本文从翻译共性中的简化现象入手,以中医药文化宣传文本为例,探索机器翻译的翻译共性问题。
基于自建中医药文化翻译语料库,本文对比了机器翻译文本与非翻译文本的句法特征,挖掘出机器翻译句法特征的构型特点。
研究发现,在机器翻译中仅部分句法特征显示出简化趋势。
本文是翻译共性在机器翻译领域的实践和延伸,在一定程度上有助于完善机器翻译工具,加强机器翻译在中国传统文化“走出去”中所起的作用。
【总页数】4页(P40-43)
【作者】刘妍萌
【作者单位】西北工业大学外国语学院
【正文语种】中文
【中图分类】H059
【相关文献】
1.基于文本内容理解的中医药数据基础研究——中医药文献语料库的建设
2.基于语料库的机器翻译可接受度研究--以医学翻译为例
3.基于类比语料库的英语旅游文
本词汇与句法特征探讨4.基于语料库的机器翻译文学作品质量研究——以《许三观卖血记》为例5.行政事业单位会计风险防范研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机辅翻译的原理与应用
机辅翻译的原理与应用1. 简介机辅翻译是指利用计算机和自然语言处理技术来辅助人类进行翻译工作的一种模式。
它结合了机器翻译和人工翻译的优势，能够提高翻译效率和质量。
本文将介绍机辅翻译的原理和常见应用场景。
2. 机辅翻译的原理机辅翻译的原理主要包括双语语料库的构建、机器翻译模型的训练和人机交互界面的设计。
2.1 双语语料库的构建双语语料库是机器翻译的基础，包括对齐的平行语料和对应的双语词典。
平行语料是指同一篇文本的源语言和目标语言的对应句子集合，而双语词典则记录了源语言和目标语言的词语对应关系。
构建双语语料库的方式可以是人工翻译或自动对齐。
2.2 机器翻译模型的训练机器翻译模型是机辅翻译的核心部分，它能够将源语言文本自动转化为目标语言文本。
机器翻译模型的训练分为两个阶段：建模和解码。
建模阶段主要是利用训练数据构建翻译模型，常见的方法包括基于规则的翻译、统计机器翻译和神经网络机器翻译等。
解码阶段则是根据翻译模型，利用搜索算法生成目标语言文本。
2.3 人机交互界面的设计人机交互界面是机辅翻译的重要组成部分，它提供了用户与机器翻译系统进行交互的方式。
人机交互界面可以是文本输入框、语音输入等形式，用户可以输入源语言文本，并获得机器翻译的结果。
同时，人机交互界面还要提供一些辅助功能，如翻译建议、翻译记忆库等，以提升用户的翻译效率。
3. 机辅翻译的应用场景机辅翻译具有广泛的应用场景，在以下几个方面表现出了独特的优势。
3.1 文档翻译机辅翻译可以帮助翻译人员快速准确地完成文档的翻译工作。
通过建立双语语料库和训练好的机器翻译模型，翻译人员只需输入源语言文本，即可获得相应的目标语言翻译结果。
这大大提高了翻译效率，减少了重复劳动。
3.2 在线翻译服务机辅翻译还广泛应用于各种在线翻译服务中，如谷歌翻译、百度翻译等。
用户可以通过输入文本或语音，获得即时的机器翻译结果。
在线翻译服务通常会利用云计算和分布式计算技术，提高翻译的实时性和准确性。
机器翻译的原理与方法
机器翻译的原理与方法随着全球化的加速，各种语言之间的交流变得越来越频繁，对于企业、政府机构及普通人来说，熟练掌握多种语言已经成为受人欢迎的技能之一。
但是，在实际应用中，翻译仍然是一个相当耗时且繁琐的过程，因此机器翻译的应用越来越受到欢迎。
本文将介绍机器翻译的原理与方法。
一、机器翻译的原理机器翻译是指利用计算机技术进行翻译的过程。
目前，通常采用的原理是统计机器翻译，它采用了依据大规模平行语料库进行翻译的方式。
统计机器翻译是通过根据源语言和目标语言之间的大量同义、近义以及多义等词汇之间的对应关系，来进行翻译的。
其中最核心的是语言模型和翻译模型。
语言模型主要是为了计算在所有可能的翻译候选中，哪一种翻译候选最具有可信度。
翻译模型则是识别每一个源语言单词到目标语言单词之间的对应关系，同时也会考虑上下文信息等因素。
通过利用摩尔格拉夫评分方法来计算结果，并将可信度最高的翻译候选输出作为最终的翻译结果。
二、机器翻译的方法机器翻译根据其方法的不同，可以分成多种类型，如基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译和基于神经网络的机器翻译等。
其中，基于规则的机器翻译属于传统的机器翻译方法，它主要是通过人工编码、具体规则和语法知识等方法来进行翻译。
随着计算机技术的发展，基于规则的机器翻译方法已经逐渐被基于统计的机器翻译取代。
基于统计的机器翻译是指通过算法来建立源语言和目标语言之间的统计模型，通过分析词汇、句法和上下文等方面的语言规律，来实现翻译。
目前被广泛采用的机器翻译系统，如Google翻译、百度翻译等，都是基于统计的机器翻译。
另外，近年来，随着深度学习技术的不断发展，人工智能领域也提出了一种新的机器翻译方法，即基于神经网络的机器翻译。
该方法通过构建相应的神经网络模型，且采用了“编码器－解码器”的框架，将源语言与目标语言的信息进行编码和解码，从而实现自动翻译。
与基于规则和统计的机器翻译相比，基于神经网络的机器翻译具有自动学习能力和大规模处理能力等优势。
如何将语料库中的词语和短语进行对齐,以帮助机器翻译系统进行翻译
如何将语料库中的词语和短语进行对齐，以帮助机器翻译系统进行翻译近年来，随着机器翻译技术的不断发展，人们对于如何提高机器翻译系统的翻译质量和效率提出了更高的要求。
在机器翻译系统的建设中，语料库是至关重要的资源之一，其中包含了大量的词语和短语信息。
然而，由于不同语言之间的表达方式和习惯存在较大差异，直接将语料库中的词语和短语进行对齐是一项具有挑战性的任务。
为了帮助机器翻译系统更好地进行翻译，研究者们提出了各种各样的方法和技术来对语料库中的词语和短语进行对齐。
其中，基于统计的方法是一种比较常见和有效的方式。
通过统计语料库中词语和短语的频率和分布情况，可以帮助系统建立词语和短语之间的对应关系，从而提高翻译的准确性和流畅度。
除了基于统计的方法外，近年来，随着深度学习技术的广泛应用，神经网络模型在语料库对齐中也表现出了很好的效果。
神经网络模型可以更好地捕捉词语和句子之间的语义信息，从而能够更准确地进行对齐。
同时，通过端到端的训练，神经网络模型还可以减少对人工特征工程的依赖，从而提高系统的泛化能力。
除了以上提到的方法外，还有一些其他的技术在语料库对齐中也发挥了重要作用。
例如，基于词嵌入模型的方法可以将词语表示为低维稠密向量，并通过计算向量之间的相似度来进行对齐。
此外，基于注意力机制的方法也可以帮助系统更好地捕捉词语和短语之间的关联性，从而提高对齐的准确性。
尽管已经取得了一些进展，但是在语料库对齐领域仍然存在许多挑战和问题。
例如，不同语言之间的语义和语法差异会影响对齐的准确性；同时，缺乏大规模的并行语料库也会限制对齐模型的性能。
因此，未来的研究方向之一是如何通过引入更多的语言知识和语料库资源来提高对齐的质量和效率。
让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，对语料库中的词语和短语进行对齐是机器翻译系统中一个至关重要的环节。
通过对齐的准确性和效率的提升，可以帮助系统更好地理解和翻译不同语言之间的信息，从而提高翻译的准确性和流畅度。
基于语料库的机器翻译的问题与对策
Ｔｈ ｏ ｅ ｓ ａ ｄ Ｃｏ ｎｔ ｒ ｅ ｓ ｒ ｓ ｏ ｅ Ｐｒ ｂｌ ｍ ｎ ｕ ｅ ｍ ａ ｕ ｅ ｆ Ｃｏ ｐ ｓ Ｂａ ｅ ａ ｈｉ ｅ Ｔｒ ｎｓａ ｉ ｎ ｒ ｕ — ｓ ｄ Ｍ ｃ ｎ ａ ｌ ｔｏ
Ｌ ｎ， ｔ Ｄａ ＸＵ ａ — ｕ Ｘｉｏ ｙ
ａ ｐ ｏ ｒａ ｅ ｔａ ｓａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｉ ｅ ． ｐ ｒ ｐ ｉ ｔ ｒ ｎ ｌ ｔ ｂ ａｎ ｄ ｏ
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｕ ｅｂ ｓ ｄ Ｍ Ｔ ｙ ｔｍ ；ｏ ｐ ｓｂ ｓｄ Ｍ Ｔ ｙ ｔｍ ； ｙ ｒ Ｔ ｙ ｔ ｍ ｙＷ ｒ ｓ ｒ ｌ— ａ ｅ ｓｓｅ ｃ ｒ ｕ— ａｅ ｓ ｓｅ ｈ ｂ ｉ Ｍ ｄ ｓ ｓｅ
即不 能准确 理解 和翻 译 莱一 个 具 有 多重语 义的 词 、 语 以及 句子 在 特 定语 境 下 的语 用含 义 。 短
混合 式机 器翻译 方 法能够把 基 于规 则的 ， 于统计 的和基 于实例 的方法 结合起 来 ， 以根据 原 基 可 文的语 义特 点和 句 法结构特 点 随机 地 在这 三种 方 法 中做 出选择 ， 控制 翻译 过程 的每 一步骤 ， 从 而达 准确理 解原 文 的语 用含 义 ， 到 最恰 当的 翻译 结果 。 得 关键 词 ： 于规 则的机 器翻 译 系统 ； 于语ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ料库 的机 器翻译 系统 ； 基 基 混合 机 器翻译 系统 中图号 ： ５ Ｈ０ ９ 文献标 志码 ： Ａ 文 章编 号 ：４ １ ２ １ ） １０ １０ ９ ５ （０ ０ ０ — ６ —３
基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译基于语料库的机器翻译是一种使用大量双语对照语料库训练的机器翻译方法。
语料库通常包含源语言文本和目标语言文本，并且这些文本是相互对应的。
通过对这些双语对照语料进行分析和学习，机器翻译系统能够学习到源语言和目标语言之间的对应关系，并据此来进行翻译。
在基于语料库的机器翻译中，通常使用的训练方法是统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）。
该方法基于概率模型，通过统计分析双语对照语料中的词汇、短语和句子的出现频率，从而推断出源语言和目标语言之间的翻译规则。
具体而言，基于语料库的机器翻译分为以下几个步骤：1. 预处理：首先对语料进行预处理，包括分词、词性标注、词义消歧等操作，以便为后续的统计分析提供准确的数据。
2. 对齐：接下来，需要对双语对照的语料进行对齐，即确定源语言和目标语言之间的对应关系。
这可以通过使用对齐算法，如IBM模型、HMM模型等来实现。
4. 解码翻译：在训练模型之后，可以使用得到的模型来进行解码翻译。
解码的目标是根据源语言输入，找到最可能的目标语言输出。
解码过程涉及到搜索空间的剪枝和约束，以提高翻译的速度和质量。
1. 丰富的资源：基于语料库的机器翻译可以利用大量的双语对照语料库进行训练，这些语料库可以是互联网上的平行语料、专业领域的术语库等。
这样可以提高翻译系统的覆盖范围和翻译质量。
2. 自动化：基于语料库的机器翻译可以自动学习翻译规则，而不需要手动编写规则。
这大大减少了人工的参与和工作量。
基于语料库的机器翻译也存在一些挑战和问题：1. 数据稀疏性：由于大规模的双语对照语料库很难获取，特别是在一些语种和领域中。
对于一些低资源语言和领域，基于语料库的机器翻译可能会受到数据稀疏性的限制。
2. 词义消歧：基于语料库的机器翻译往往只考虑局部的翻译规则，而缺乏对上下文和语义的全局理解。
对于涉及到多义词和歧义的翻译，机器翻译系统可能会产生错误的翻译结果。
基于统计的机器翻译
概念：不同于基于规则的机译系统由词典和语法规则库构成翻译知识库， 基于语料库的机译系统是以语料库(P121-P122)的应用为核心，由经过 划分并具有标注的语料库构成知识库，以统计规律为主。
分类： (1)基于统计（Statistics-based）的机器翻译 (2)基于实例（Example-based）的机器翻译 发展时期： 20世纪80年代（计算机技术和互联网技术的迅猛发展） 代表人物： 香农：香农模式，噪声信道模型 P122 机器翻译之父：1947年Weaver提出的“解码思想”
应用：Google 的在线翻译已为人熟知，其背后的技术即为基于统计的机 器翻译方法，基本运行原理是通过搜索大量的双语网页内容，将其作为 语料库，然后由计算机自动选取最为常见的词与词的对应关系，最后给 出翻译结果。 此外，常用的，基于统t提供的一项文段和网页全文翻译功能网站，作 为Bing服务品牌的一部分。
TM所面对的用户通常是“专家”，既懂双语，又懂专业。
挑剔者的挖苦与讽刺： “MT？不是machine translation, 而是mad translations to bed at 11 in the evening. 相似句子： Mother gets up at 6 in the morning. 母亲早上六点起床。 重组调整：父亲晚上11点上床。
我给玛丽一支笔——I gave Mary a pen. 我给汤姆一本书——I gave Tom a book.
基本思想：在已经收集的双语实例库中找出 与待翻译部分最相似的翻译实例，再对实例 的译文通过替换，删除或增加等一系列变形 操作，实现翻译。
基于实例的机器翻译系统主要由两个数据库（实例 库和同义词库）以及两个模式（检索模式和调整模 式）组成。
基于语料库的翻译研究概述
一
、
引言
译 过程 。就翻译实践 而言 ， 语料库 为译 员培训提供 了工作 平台 ， 同时也为开发机器 翻译及机 助翻译应用软件打下基
础（ 王克非，０ ７１ ） ａｉ ａ１９ ） 为 ，基 于预料库 的方 ２ ０ ：１ 。Ｌｖ ｓ（ ８ ｏ ９ 认 “ 法正在不断发展 ， 从理论性 的阐述 和实证性的发现发展为
翻译共性是 “ 文 中呈现 的有别 于原 文的一些典型 的、 译 跨语言 的和有一定普遍性 的特征” 。在前语料库 时期 ， 已经 有很多 翻译研究者对此做 了探讨和深入研究 ， Ｖｎｙ ＆ 如 ｉ ａ
Ｄ ｒｌｅ （ ９ ５１ ９ ） Ｎ ｄ （ ９ ９ ， Ｈ ｕ ｅ（ １ ９ ） ａｅ ｔ １ ９ ，９ ５ ， ｎ ｉ ａ １６ ） ｏｓ （ ９７ ，
（ ） 一 翻译显 化
显化 （ｘｌ ｔ ｔ ｎ ， ｅｐｉ ｉ ｉ ） ｃｔ ｏ 指在 翻译 过程 中译者在译 文 中增 ａ 加 了原文 隐含 的一些 背景知识和信息 ， 这样可 以是译文更 好 地来传达原文 的意思 ，使译语读者更好 的理解 原文 ， 同
时译 文也会在长度上 比原文长。如 ： 例 １“ｆ ｏ ｂ ｃａｇｄ ｉｔ ｔｉ ｓａｅ ｔ Ｉ ｙｕ ｅ ｈ ｎｅ ｎ ｈｓ ｈ ｐ ｈ ｏ ｅ
Ｊ３ ９
和实践性研究 。（ ｕ ｓ ｎ２ ０ 就 翻译理论 而言， Ｈ ｎｔ ，０ ２ ｏ 语料库主 要通过探讨某种意思如何从一种语言转换 成另一种语言 ， 通过 比较 译语和原语 的语 言特征及其 出现频率 来研究 翻
作者简介 ：刘波（９２ ）女， １ ８一 ， 汉族， 河南洛阳人， 上海海事大学硕士研究生， 研究方向： 英汉互译理论与实践。
研究 ， 即翻译共性 的研究 。 ｎ Ｂ ｋｒ ９ ３２ ３￣为翻译 Ｍｏａ ａｅ（ ９ ： ） １ ４ 共性是 “ 翻译文 本而不是原话语 中出现 的典 型语 言特征 ， 并且这些特 征不 是特定语言系统干扰 的结果。柯飞认为 ，
语料库 翻译
语料库翻译语料库（corpus）是指系统性收集、整理、存储的大量文本样本，用于语言学和计算语言学的研究和应用。
语料库翻译即使用语料库进行翻译工作。
语料库翻译是一种基于大数据的翻译方法。
与传统的翻译方式相比，语料库翻译利用海量的语料库数据进行统计分析，结合机器学习算法，自动产生翻译推测。
这种翻译方式具有较高的效率和准确性。
语料库翻译的核心是语料库。
语料库可以包含不同领域和不同语言的文本数据，如新闻报道、专业文献、网页内容等。
语料库中的文本样本可以用于训练机器翻译模型，提高翻译结果的准确性。
语料库翻译的过程通常包括以下几个步骤：1. 语料库收集：收集相关的语料库数据，确保语料库的规模和质量。
2. 数据清洗和预处理：对语料库中的文本进行清洗和预处理，去除无关信息和噪声，确保翻译模型的训练数据的准确性和可靠性。
3. 语料库标注：对语料库中的文本进行标注，比如词性标注、词义标注等，以提供更准确的翻译结果。
4. 机器学习训练：使用标注过的语料库数据训练机器学习翻译模型，模型可以基于统计机器翻译方法或神经网络机器翻译方法。
5. 翻译推测：使用训练好的翻译模型进行翻译推测，生成候选翻译结果。
6. 评估和筛选：对候选翻译结果进行评估和筛选，选择准确性较高的翻译结果。
7. 后处理和优化：对选定的翻译结果进行后处理和优化，提升翻译质量。
语料库翻译的优点在于可以利用大量的语料库数据，不仅可以提供更准确的翻译结果，还可以快速处理大量的翻译任务。
然而，语料库翻译也存在一些挑战，比如语料库数据的质量和领域覆盖的不完整性等。
总之，语料库翻译是一种基于大数据和机器学习的翻译方法，可以提供高效和准确的翻译结果。
随着语料库技术和机器学习算法的不断发展，语料库翻译在翻译领域中的应用前景将更加广阔。
专业语料库建立及其在机器翻译中的应用
我们收集汉英平行语句 ；
（ ）摘要是一篇文章的总体概括 ，包含了文章所要表述 ３ 的主要 思想 ，涵盖的词汇范围能够 达到实际 的翻译要求； （ ）由于摘要 的重要性，它的 中英文描述 一般不会 出现 ４
要 内容， 也是此专业语料库 建立及其在翻 译系统应用 中的一
个步骤。
作者 简介 ：巫振 新 ，南京 ］ 业 大学 自动化 学院 ，硕 士 ，南京 二
代 中期 ， 十 年 代 初 先 后 出现 了基 于 实例 的和 基 于 统 计 的 机 九
中 ‘ 统 句 文 计 库 子 语 机 材 —一 ｜ 级 — ． ◆ 句 — ◆ 器 料 的 自 翻 选 对 动 译 取 齐 分 系 词 统
语 料
圈 １ 语 料 库 建 立及 其 应 用 示 意 圈
２０ ０ １０９
林锦 国 ，南京 工业 大学 自动化 学院 ，教授 ， 南京
杨 宇 ，南京工 业大 学 自动 化 学院 ，硕士 ，南 京
２０ ０ １０９
・６２ ・
２ ００ １０９
维普资讯
Ｍｉ ｏｏ ｕ ｅ Ａｐ ｌ ａｉ ｓ ｏ． ４ Ｎ ． ， ０ ８ ｃ ｃ ｍｐ ｔｒ ｐ ｃ ｔ ｎ １２ ， ｏ ４ ２ ０ ｒ ｉ ｏ Ｖ
分 词 『１ １ ５『 。 ６
究的重 点。实践证明语料库建立的好坏 ，将最终影响 到译文
的质 量 。
语料 库是 由从 有代表性 的语言材 料 中随 机抽样输 入计 算机 并可 由计 算 机 处 理 的 大量 文本 组 成 。与 翻译 研 究相 关 的 语料库主要有三种类型：平行 语料 库、多语语料 库和可 比语 料库 。 现今 国际上翻译效果最好的翻译系统采用 的是基于统 计的方式 ，此类 翻译系统主要建立在大规模 高质量 的双语平 行语料库基础上的 。 双语平行语料库【】 ２ 由一个源语言文本和 与它对应 的翻译为 目标语言的文本组成 。 国现有 的实用双 我 语平行语料库还很少 ，主要为汉英平行 语料 库，大多是从教
机器翻译技术介绍
机器翻译技术介绍机器翻译技术（Machine Translation，简称MT）是一种利用计算机程序自动将一种自然语言的文本转换为另一种自然语言的文本的技术。
随着信息技术的不断发展和全球化时代的来临，机器翻译技术的重要性和应用领域日益扩大。
本文将介绍机器翻译技术的基本原理、主要方法和应用现状。
一、基本原理机器翻译技术的基本原理是通过计算机程序对源语言文本进行分析和处理，产生一个中间语言表示，然后再根据中间语言表示生成目标语言文本。
其中，源语言可以是任意一种自然语言，目标语言也可以是任意一种自然语言。
机器翻译技术的关键在于正确地理解和翻译源语言文本的语义和语法。
二、主要方法1.统计机器翻译（Statistical Machine Translation，简称SMT）：统计机器翻译是机器翻译技术的主流方法之一。
它基于大量的双语平行语料库，通过统计分析源语言和目标语言之间的对应关系，从而生成翻译模型。
在翻译时，根据翻译模型计算源语言句子与目标语言句子之间的最佳对应关系，从而得到翻译结果。
2.神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，简称NMT）：神经网络机器翻译是近年来兴起的一种机器翻译方法。
它基于深度学习模型，通过训练神经网络来实现翻译功能。
与传统的统计机器翻译相比，神经网络机器翻译能够更好地处理长句子和复杂结构，翻译质量更高。
3.规则机器翻译（Rule-based Machine Translation，简称RBMT）：规则机器翻译是一种传统的机器翻译方法，基于语言学规则和词典等资源进行翻译。
它通过提前定义各种语言之间的语法和翻译规则，将源语言句子转换为目标语言句子。
规则机器翻译需要大量的人工语言学知识和规则库，翻译效果受限于规则的覆盖范围和准确性。
三、应用现状机器翻译技术在各个领域的应用越来越广泛。
在互联网领域，机器翻译技术被广泛应用于网页翻译、在线翻译工具和社交媒体翻译等场景。
机器翻译的原理与应用
机器翻译的原理与应用随着全球化进程的不断推进，语言翻译的需求也日益增加。
正是在这种背景下，机器翻译这一技术应运而生。
机器翻译指通过计算机技术，将一种语言中的文本自动翻译为另一种语言的技术。
它以极快的速度、高效的准确度和可重复性著称，越来越被广泛应用于各个领域，对于促进跨文化交流、打破语言障碍具有重要意义。
一、机器翻译的原理机器翻译基于人工智能技术和自然语言处理技术来实现。
其主要原理是利用计算机模拟人类翻译的思路和方法实现语言间的翻译。
其核心就是通过对源语言文本的分析，理解其含义，然后基于所选用的翻译模型，再将其转换为目标语言的文本输出。
机器翻译主要分为两种方式，一种是基于规则的机器翻译，另一种是基于统计的机器翻译。
规则机器翻译采用的是一种类似于根据人类语言学规则进行翻译的方式，这种方法主要依靠人工定义的语言知识库及语法规则等一系列规则。
这种方法的优点在于能够保证翻译的准确性，但是由于语言规则复杂性、不稳定性等因素的影响，其翻译覆盖范围较小，很难应对一些复杂语义的翻译。
而基于统计机器翻译则是利用大量的语料库来训练计算机翻译模型，然后根据源语言的文本，通过统计文本间的语言概率，生成对应的目标语言文本。
虽然在实践中存在一些局限，但它可以胜任更广泛的翻译任务，并支持更大的翻译语料库。
二、机器翻译的应用范围1.科技领域。
随着科技的发展，各国企业之间的协作变得越来越频繁，而由于语言障碍，合作变得异常困难。
机器翻译技术可以轻松应对这一场景，帮助企业之间的交流和合作。
2.外贸领域。
机器翻译作为外贸行业的重要工具之一，在国际贸易的过程中也起到了越来越重要的作用。
如通过机器翻译，企业可以轻松和全球各地的客户进行交流，并快速地获取所需要的信息。
3.在线客服领域。
伴随着电商及在线业务的发展，客户与企业的交流变得更加频繁和实时。
机器翻译技术可以帮助企业将客户信息同步翻译到其所使用的语言，从而更加高效地完成交流。
4.教育领域。
机器翻译的原理与方法
机器翻译的原理与方法随着全球化的进程，跨语言交流变得越来越频繁，因此机器翻译的发展也变得越来越重要。
机器翻译是指利用计算机程序将一种语言转换成另一种语言的过程。
它是人工智能领域中的一个重要分支。
本文将重点介绍机器翻译的原理与方法。
一、机器翻译的原理机器翻译的原理可以分为两种：统计机器翻译和神经机器翻译。
1. 统计机器翻译统计机器翻译的基本思想是利用大量的双语语料库，计算出源语言和目标语言之间的统计规律。
这些规律可以表示为一组数字，称为翻译模型。
翻译模型能够告诉机器翻译系统如何将源语言转换为目标语言，并且给出每种翻译结果的概率。
通常，机器翻译系统会为每种可能的翻译结果计算一个概率值，并选择最大概率的翻译结果作为输出。
在实际应用中，统计机器翻译通常包括三个步骤：对齐、训练和解码。
对齐是指将一个句子中的源语言单词和目标语言单词逐个对应起来。
训练是指利用对齐好的语料库来训练出翻译模型。
解码是指根据翻译模型来生成目标语言的翻译结果。
2. 神经机器翻译神经机器翻译是一种基于神经网络的机器翻译方法。
它使用深度神经网络来建立源语言和目标语言之间的映射关系，从而实现翻译。
与统计机器翻译相比，神经机器翻译更加灵活和自适应。
神经机器翻译的基本框架是编码器-解码器模型。
编码器将源语言句子编码成一个高维向量，称为隐向量。
解码器根据隐向量，逐个生成目标语言单词。
在训练阶段，神经机器翻译使用反向传播算法来优化模型参数。
在解码阶段，通常使用贪婪算法或束搜索算法来选择最佳的翻译结果。
二、机器翻译的方法机器翻译的方法可以分为基于规则的机器翻译和基于数据的机器翻译。
1. 基于规则的机器翻译基于规则的机器翻译是指使用人为设计的规则来实现翻译。
这些规则通常基于语法、语义和词汇知识，可以编写成一套翻译规则集。
当源语言句子被输入到机器翻译系统时，系统会根据规则集将其翻译为目标语言句子。
基于规则的机器翻译的优点是可以处理复杂的语言结构，但它的缺点是需要大量的人工创建和维护规则集。
基于大规模语料库的多引擎语言翻译模型的构建
作 者 简 介 ：黄金 柱 （ ９０ ） 男 ， 苏睢 宁人 ，硕 士研 究 生 ． １８ 一 ， 江
０ 引 言
世 界上第 一 台 电子计 算 机诞 生不 久 ， 有人 提 便
器 翻译 方法 ，也 就是 基 于 实 例 的机 器 翻 译 方 法． 基 于实例 的机 器 翻译 系统 中 ，翻译 只是 以实 例 的形 式 加 以呈 现 ， 于增 添 实 例 ，系 统 维 护 也 极 为 简单 ． 易
模语 料库的 多 引擎机 器 翻译 系统 ， 是要 充分 利 用 就
好双语对 齐语料库 、 大规模标 注语料库 、 和传统 的语
言学理论 ， 综合基 于实例 、 规则 、和统计 的各翻译模
型之所长 ， 最大程度 的提高译 文质量．
是 ：先将输 入 句子正 确 的分 解 为 一些 短语 碎片 ，接
．
日
吉
目
黄金 柱 ，李 青
（ 解放军外国语学 院研究生 院语 言信息处理专业 ， 河南洛 阳 ４ １０ ） ７０ ３
摘 要 ： 出了基 于大规模语料库 的多引擎 翻译系统模型的构建 ， 提 该模 型主要 包括 三大 部分 ： 基于层次化长句 分解和支持 向量机基本名词识别的句法分析器 、 基于实例匹配 的翻译子 引擎 、 于语块 的统计 翻译子 引擎． 基 该 语言翻译模型综合各个翻译模 型的优点 ， 最大程度地提高机器翻译 的准确率和召 回率． 验表明该 系统 的各项 实
着把这 些短语 碎 片翻译 成对应 语 言 的言语 碎 片 ，最 后将 这些 翻译 出来 的 目标 语 言碎 片组合 起来构 成完
整 的句子 ． 这些 短语碎 片 是 “ 过类 比来进 行 翻 译 ” 通 （ ｔ ｎｌｉ ｙａａ ｇ” 的． “ｒ ｓ ｔｎｂ ｎｌ ｙ ） 即我 们 只需 存 储 足 够 ａ ａｏ ｏ
基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译基于语料库的机器翻译是通过大量的语言数据作为训练材料，利用语言规则和统计模型等技术，将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
其原理主要包括两个方面：统计模型和语言规则。
统计模型是基于大规模语料库的统计分析结果，通过分析源语言和目标语言之间的对应关系，建立起一个统计转换模型，然后利用这个模型完成源语言到目标语言的翻译。
统计模型的主要优点在于不需要过多的语言知识，只需要大量的双语对照语料库，就可以通过统计学习的方法来获得翻译知识。
统计模型的缺点在于对语境的理解能力较弱，容易出现歧义和误译的问题。
语言规则是基于语言学理论和语言知识，建立起一系列语法规则、语义规则和词汇规则等，然后利用这些规则来完成源语言到目标语言的翻译。
语言规则的主要优点在于可以更好地理解语言的结构和含义，从而减少歧义和误译的问题。
语言规则翻译系统需要大量的语言知识和规则，因此建立和维护成本较高。
基于语料库的机器翻译系统通常是将统计模型和语言规则相结合的方式，通过统计模型获取翻译知识，然后利用语言规则进行后期修正，从而实现更准确、更流畅的翻译效果。
这种方法既能充分利用大规模语料库的优势，又能更好地发挥语言规则的作用，因此在实际应用中具有较高的翻译质量和性能。
二、基于语料库的机器翻译的技术特点1.数据驱动：基于语料库的机器翻译是以大规模的双语对照语料库为基础的，通过对这些语料库进行分析和学习，获取源语言和目标语言之间的对应关系，从而实现机器翻译的目的。
这种数据驱动的方式使得机器翻译系统可以不断地吸收新的语言知识和翻译经验，从而不断提升翻译质量和性能。
2.自动化：基于语料库的机器翻译是通过计算机自动实现的，不需要人工干预和参与，因此具有较高的效率和可扩展性。
这种自动化的特点使得机器翻译系统可以应对大规模、复杂的翻译任务，从而更好地满足不同用户的需求。
4.精度和流畅度：基于语料库的机器翻译系统由于充分利用了大规模的语料库和统计模型，能够实现较高的翻译精度和流畅度，从而满足用户对翻译质量的要求。
机器翻译的工作原理
机器翻译的工作原理随着全球化的发展和各国之间交流的增加，翻译在促进不同语言和文化之间的沟通和理解方面起着重要作用。
传统的人工翻译无疑是一项艰巨而耗时的任务，而机器翻译的出现为我们提供了更为高效和便捷的选择。
本文将介绍机器翻译的工作原理。
机器翻译是利用计算机技术将一种语言的文本自动转化为另一种语言的文本的过程。
它基于人工智能和自然语言处理等技术，通过分析和处理大量的语言数据，自动进行翻译，并输出合理的翻译结果。
首先，机器翻译的工作需要大量的语言资源作为输入。
这些资源包括双语平行语料库、双语词典、专业术语数据库等等。
这些语料库提供了丰富的语言数据，作为机器学习的基础。
其次，机器翻译一般采用统计机器翻译或神经网络机器翻译的算法。
统计机器翻译是以统计和概率为基础的方法，通过计算不同翻译选项出现的概率来选择最合适的翻译结果。
神经网络机器翻译则是基于深度学习算法，通过神经网络的训练和运算能力来进行翻译。
在具体的翻译过程中，机器翻译首先对输入的源语言进行分词和词性标注。
这一步骤将源语言的文本划分为一个个独立的词元，为后续的处理提供基础。
然后，机器翻译通过参考语料库中的翻译数据，利用统计模型或神经网络模型进行翻译。
具体而言，统计机器翻译通过计算不同翻译选项的得分，选择概率最大的翻译结果。
而神经网络机器翻译通过神经网络的训练和调整，将输入的源语言转化为目标语言的翻译结果。
然而，机器翻译并非完美无缺。
尽管它在增加翻译效率和提供快速结果方面具有优势，但与人工翻译相比，机器翻译仍然存在一些限制和挑战。
首先，机器翻译对语言的理解和语境的把握还有待加强。
尽管其基于大量的语料库进行训练和学习，但在处理复杂的文本和语义问题时，仍然难以达到人工翻译的准确性和细腻度。
其次，机器翻译面临技术限制和资源限制。
机器翻译的算法和模型需要不断的优化和更新，以适应不同语言和文化之间的特点和变化。
此外，机器翻译所需的大量语言资源和计算资源也是一项挑战，限制了其在实际应用中的广泛推广和使用。
机器翻译AI技术中的机器翻译模型与语言转换
机器翻译AI技术中的机器翻译模型与语言转换随着人工智能技术的快速发展和语言交流的日益频繁，机器翻译AI 技术在实现人工智能与自然语言处理的结合中扮演着重要角色。
机器翻译模型和语言转换是机器翻译AI技术中的两个核心概念，在实现高质量翻译的同时也带来了一系列的挑战和机遇。
一、机器翻译模型机器翻译模型是机器翻译AI技术的核心。
它是基于大规模双语平行语料库进行训练的，利用各种算法和模型来实现从一种语言到另一种语言的自动转化。
1. 统计机器翻译模型（SMT）统计机器翻译模型是机器翻译AI技术的早期应用之一。
它基于统计概率模型，通过分析源语言和目标语言之间的词汇、短语和句子之间的对应关系，生成翻译结果。
然而，由于其依赖于大量的人工构建特征和规则，并且对于上下文信息的处理较为有限，SMT模型在翻译质量上存在一定的局限性。
2. 神经机器翻译模型（NMT）神经机器翻译模型是近年来机器翻译AI技术的重要突破之一。
它基于深度神经网络，使用端到端的学习方法，将源语言句子直接映射到目标语言句子。
相较于传统的SMT模型，NMT模型通过学习源语言和目标语言之间的高级语义表示，能够更加准确地进行翻译，提高了翻译质量和流畅度。
此外，NMT模型还能够从大规模数据中进行自我学习，进一步提升翻译性能。
二、语言转换语言转换是机器翻译AI技术中的另一个重要概念。
它指的是将一种语言转换成另一种语言的过程，同时保持原始语义不变。
1. 同义词转换同义词转换是一种常见的语言转换技术，它可以将源语言中的词语转换为目标语言中与之相近、含义相同的词语，从而达到翻译的效果。
同义词转换需要建立大规模词汇库，通过分析双语对照语料库中词语的对应关系，并借助机器学习算法来生成同义词。
2. 语言风格转换语言风格转换是一种更为复杂的语言转换技术，它可以将源语言中的句子转换为目标语言中符合特定文体或风格要求的句子。
例如，在机器翻译过程中，将源语言中的正式句子转换为目标语言中的口语句子，或者将文学作品中的句子转换为科技文献中的句子。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译是指利用大量现有的语言文本数据来训练和改进机器翻译系统
的方法。
随着人工智能和自然语言处理技术的发展，基于语料库的机器翻译技术已经取得
了长足的进展，成为了自动翻译领域的重要研究方向。
语料库是指大量的语言文本数据集合，例如平行语料库包括同一段文字的不同语言版本，单语语料库包括大规模的某一语种的语料。
利用这些语料库中的数据，研究人员可以
通过机器学习算法和深度学习模型来训练机器翻译系统，使其能够更准确地理解和翻译不
同语言之间的文本。
基于语料库的机器翻译技术主要包括两个步骤：训练和翻译。
在训练阶段，系统会利
用语料库中的双语或多语文本数据来建立一个翻译模型，这些数据可以是人工标注的平行
语料，也可以是自动对齐的双语语料。
通过这些数据，系统可以学习不同语言之间的对应
关系和翻译规律，从而提高翻译的准确性和流畅度。
在翻译阶段，系统会利用训练好的模型来实时翻译用户输入的文本。
通过对输入文本
进行分词、词性标注、语法分析等处理，系统可以找到最合适的翻译结果，并输出给用户。
系统也可以根据用户反馈和实时数据来不断优化和更新翻译模型，以提高翻译的质量和效率。
基于语料库的机器翻译技术在许多领域都有着广泛的应用。
它可以帮助人们更快地理
解和阅读外语文本，为跨语言交流提供便利。
它也可以为翻译人员提供辅助工具，提高翻
译效率和准确性。
基于语料库的机器翻译技术还可以应用在跨语言信息检索、自然语言理
解和语音识别等领域，为人工智能技术的发展提供支持。
基于语料库的机器翻译技术也面临着一些挑战和限制。
语料库的数据质量和多样性对
翻译质量有着重要影响，而现有的语料库中往往存在着数据不平衡、领域特定和歧义性等
问题。
语种之间的语言差异和文化背景也会对翻译产生影响，例如习惯用语、俚语和文化
隐喻等都需要更深入的理解和处理。
基于语料库的机器翻译系统还需要综合考虑上下文信息、语言风格和语用学因素，才能达到更自然和准确的翻译效果。
未来的研究中需要加强对语料库的建设和管理，提高语料库中数据的数量和质量，扩
大领域和语种的覆盖范围。
还需要开展跨学科的研究，结合语言学、计算机科学和认知科
学等领域的知识，深入研究不同语种之间的翻译规律和文化差异，以提高机器翻译系统的
整体水平。
基于语料库的机器翻译技术是一项重要的研究领域，它正在改变着人们的语言交流和
信息获取方式。
随着自然语言处理技术的不断进步和语料库资源的不断丰富，相信基于语
料库的机器翻译技术将会取得更大的突破和应用，在促进跨语言交流和文化交流方面发挥着越来越重要的作用。