机器翻译原理与方法讲义(03)基于词的统计机器翻译方法

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机器翻译原理

The adoption of this new device….. 汉语的特点及英语和汉语间的固有差异
汉语分词问题; 惯用搭配、成语、谚语
双语语料库的对齐技术：词汇对齐(3)
基于统计的词汇对齐方法
主要思想: 对大规模双语语料库进行统计，获得对译词的翻译概率
Brown(1,778,620),Gale(897,077),Dagan … 基于统计机器翻译模型的词汇对齐(Brown) 其中的翻译模型通过词汇对齐模型来实现；通过EM算法迭代训练词汇翻译概率；问题：参数空间巨大；局部最优基于同现的词汇对应抽取(Gale &Church) 同现测度函数：联列表, 互信息，Dice系数，对数似然比
Internet 的发展进一步促进了对机器翻译技术的需求现有的机器翻译系统不能令人满意
“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”
“ MT，不是machine translation，而是mad translation”
存在的主要问题
传统的机器翻译：手工编写规则知识获取瓶颈
解决的途径
从语料库中自动获取机器翻译所需要的各种知识
先生chen陈bnprepresentative代表bnp的our我们company公司bnpfirst第一e个season季节bnp一year年bnpwindow窗子bnpnarrower狭窄than比door门bnppoliceman警察bnpwhoereported报告theaccident事故bnpnpthinks认为it那was是tom汤姆?s的faultbeijing北京zoo动物园bnplargest最大e的zoo动物园bnpe所haveeeverevisited参观双语语料库及其对齐技术直接利用双语语料库进行机器翻译的研究间接利用双语语料库获取翻译知识的研究直接利用双语语料库进行机器翻译的研究1基于统计的机器翻译statisticsbasedmtsbmt翻译模型ibm的brown等人实现了完全基于统计方法的机器翻译系以大规模双语语料库为基础3百万句对建立统计的翻译模型概率统计是分析和生成过程中的唯一方法没有正确和不正确的翻译这样的概念只有可能性大小的译文不涉及任何语言学内容48的正确率直接利用双语语料库进行机器翻译的研究2基于统计的机器翻译

机器翻译技术的原理与应用

机器翻译技术的原理与应用机器翻译（Machine Translation）是指使用计算机程序将一种语言翻译成另一种语言的过程。

随着机器学习和自然语言处理技术的进步，机器翻译也变得越来越普遍。

在本文中，我们将探讨机器翻译技术的原理和应用。

一、机器翻译的原理机器翻译的原理包括两个步骤：分词和翻译。

下面我们将分别介绍这两个步骤。

1.分词在机器翻译中，首先需要将待翻译的文本分成一个个单独的词汇。

这个过程称为分词（Tokenization）。

对于英语等空格分隔的语言，分词比较简单，可以使用空格分隔符进行分词。

但是对于中文等不带空格分隔的语言，分词就比较复杂。

中文分词需要使用一些特定的算法来划分词汇，常用的算法有最大匹配、正向最大匹配、逆向最大匹配和双向最大匹配等。

2.翻译翻译是机器翻译的核心步骤之一。

在翻译过程中，机器将待翻译的句子转换成目标语言的对应句子。

这个过程涉及到自然语言处理和机器学习技术。

自然语言处理（Natural Language Processing）是一种计算机科学和人工智能领域的交叉学科，致力于将自然语言与计算机之间的交互更加流畅和自然。

在机器翻译中，自然语言处理技术用于分析和处理原始文本，包括分词、停用词处理、词性标注、命名实体识别等。

机器学习（Machine Learning）是一种人工智能的分支，致力于构建自动化系统，能够从数据中学习和进行预测。

在机器翻译中，机器学习技术用于建立统计模型，从原始语料库中学习翻译规律。

常用的机器学习算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和神经网络等。

机器翻译的方式有多种，包括基于规则的机器翻译、统计机器翻译和神经机器翻译等。

其中，神经机器翻译是最近几年发展迅速的技术，它使用神经网络结构，可以通过对大量语言数据的学习来提高翻译质量。

二、机器翻译的应用机器翻译技术可以应用于各种场合，包括科技、商务、文化交流等。

下面我们将分别介绍机器翻译在这些场合的应用。

机器翻译的工作原理

机器翻译的工作原理机器翻译（Machine Translation，MT）是一种通过计算机程序将一种自然语言的文本转化为另一种自然语言的文本的技术。

随着人工智能的发展，机器翻译在跨语言交流和信息传递中发挥着越来越重要的作用。

那么，机器翻译的工作原理是什么呢？机器翻译的工作原理可以大致分为两个阶段：语言分析和语言生成。

在语言分析阶段，机器翻译系统会对源语言文本进行分析和理解，以获取其中的语义和结构信息。

在语言生成阶段，系统会根据分析得到的信息，生成与源语言文本等价的目标语言文本。

首先，让我们看看语言分析阶段。

在这个阶段，机器翻译系统会对源语言文本进行词法分析、句法分析和语义分析。

词法分析是指将源语言文本划分为一个个词汇单位，这些词汇单位可以是单词、短语或者更大的语言单位。

句法分析是指分析句子的结构和语法关系，以理解句子中各个成分之间的关系。

语义分析是指理解句子的意义和语义关系，以获取句子的语义信息。

为了进行语言分析，机器翻译系统通常会使用统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）或神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）等方法。

在统计机器翻译中，系统会根据大规模的双语平行语料库，学习源语言和目标语言之间的映射关系，以便在翻译时进行参考。

而在神经机器翻译中，系统会使用深度神经网络来建模源语言和目标语言之间的映射关系，以实现更加准确和流畅的翻译。

接下来，让我们来看看语言生成阶段。

在这个阶段，机器翻译系统会根据语言分析得到的信息，生成与源语言文本等价的目标语言文本。

这个过程通常涉及到词汇替换、句法重组和语义转换等操作。

词汇替换是指将源语言文本中的词汇替换为目标语言中的对应词汇。

句法重组是指根据目标语言的语法规则，重新组织句子的结构和语法关系。

语义转换是指根据目标语言的语义规则，转换句子的意义和语义关系。

在语言生成阶段，机器翻译系统通常会使用一些规则和模型来帮助生成目标语言文本。

机器翻译的技术原理和应用

机器翻译的技术原理和应用随着全球化的深入，语言障碍已成为制约各国人民交流与合作的难题。

为了解决这一问题，人们发明了机器翻译技术。

从最初的基于规则的机器翻译到现在的神经网络机器翻译，这项技术在改善跨语言沟通方面产生了巨大的影响。

本文将介绍机器翻译的技术原理和应用。

一、机器翻译的发展历程机器翻译的历史可追溯到二十世纪五十年代，当时人们开始使用计算机实现语言翻译。

最初的机器翻译采用“基于规则”的方法，即通过手工编写规则将一种语言的句子转换为另一种语言的句子。

虽然“基于规则”的机器翻译在某些特定的领域中表现不错，如天气预报、股票行情等领域，但其表现相对较差，且需要大量的专业知识和人工编写规则，限制了其应用范围。

随着计算机硬件和软件技术的不断发展，人们开始采用基于“统计模型”的机器翻译。

这种方法先将大量的双语语料库输入到机器翻译系统中，然后根据双语语料库的统计规律，进行翻译。

该方法不需要人工编写规则，适用于更复杂、领域更广的翻译环境。

然而，由于该方法依赖于大量语料的训练，如果语料不足或质量不高，则很容易出现错误。

近年来，随着神经网络技术的崛起，人们开始采用基于神经网络的机器翻译。

神经网络机器翻译将双语语料作为输入和输出，通过建立深度神经网络并进行优化训练，实现更加自动化的翻译。

相比基于规则的机器翻译和统计机器翻译，神经网络机器翻译具有更高的准确率和更好的泛化能力。

二、机器翻译的技术原理机器翻译核心技术是自然语言处理技术。

在机器翻译系统中，需要进行以下三个步骤：1.分词：将输入句子按词语进行分割，分词是第一步，也是最基础的一步。

因为既然是翻译，那么最好的就是将其作为词语的翻译。

2.词法分析：确定单词的词性，是名词、动词、形容词还是副词？3.句法分析：确定整个句子的语法结构。

机器翻译的目的是将源语言的句子转化成目标语言的句子。

在翻译过程中，机器翻译系统会根据所输入的源语言句子和之前的语料库，依次进行以下步骤：1.编码：将输入句子输入到神经网络中，将其转化成连续的向量表示。

机器翻译技术的工作原理

机器翻译技术的工作原理机器翻译（MT）技术已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

尽管它的发展历史还很短，但随着自然语言处理技术的不断发展和提高，机器翻译技术在翻译、交流、商务和政治等方面都发挥着重要作用。

本文将全面介绍机器翻译技术的工作原理。

机器翻译的基本概念机器翻译是一种能够自动将源语言文本转化为目标语言文本的技术。

其中，源语言文本是需要翻译的输入文本，目标语言文本则是翻译输出的文本。

机器翻译技术基本上分为两种类型：基于规则的机器翻译和基于数据的机器翻译。

基于规则的机器翻译基于规则的机器翻译（RBMT）是机器翻译的最早形式之一。

它的基本思想是为两种不同语言设计一个规则集，这些规则涉及到它们之间的语言结构映射。

要进行RBMT翻译，必须先将源语言文本转化为一系列根据规则进行转化的中间层形式，再将中间层形式转化为目标语言文本。

这两个步骤都依赖于手动编写的规则集。

基于规则的机器翻译的工作原理可以分为四个步骤：1. 分析：通过分析源语言文本，获得其语言结构和语义信息。

2. 转化：将分析结果转化为中间层形式，中间层形式包含关于源语言和目标语言之间的对应信息。

3. 生成：在中间层形式之上应用规则，生成与源语言相等的目标语言文本。

4. 合成：对生成的目标语言文本进行后处理，以生成人类可读的最终翻译结果。

基于数据的机器翻译基于数据的机器翻译（SMT）以不同于RBMT的方式进行，它不是基于人工编排的规则，而是通过分析已有的双语语料库，利用统计模型和机器学习技术来学习两种语言之间的转换模式。

SMT的基本原理是通过在两种语言之间建立概率模型来进行翻译。

基于数据的机器翻译的工作原理可以分为五个步骤：1. 对齐：已有的双语语料库是两种语言之间的平行句子形式，这些句子需要进行对齐，以便生成源语言和目标语言之间的句子对。

2. 训练：生成源语言和目标语言之间的概率模型，这需要使用训练数据集，通常使用已经对齐的双语语料。

3. 解码：对于源语言输入，将其转化为目标语言输出的过程，可以通过解码算法来完成，常见的算法是基于搜索或基于图的方法。

统计机器翻译

统计机器翻译熊德意，何中军，刘群1.概述统计机器翻译，又称为数据驱动（data-driven）的机器翻译。

其思想其实并不新鲜。

早在1949年，Weaver发表的以《翻译》为题的备忘录中就提出：“当我阅读一篇用俄语写的文章的时候，我可以说，这篇文章实际上是用英语写的，只不过它是用另外一种奇怪的符号编了码而已，当我在阅读时，我是在进行解码。

”这实际上就是基于信源信道思想的统计机器翻译方法的萌芽。

早期的机器翻译系统通常都建立在对词类和词序分析的基础之上，分析中经常使用统计方法，只是后来以Chomsky转换生成语法为代表的理性主义方法兴起后，统计机器翻译方法几乎不再被人使用。

上世纪90年代初期，IBM的Brown等人提出了基于信源信道思想的统计机器翻译模型，并且在实验中获得了初步的成功，引起了研究者广泛的关注和争议。

不过由于当时计算能力等多方面限制，真正开展统计机器翻译方法研究的人并不多，统计机器翻译方法是否真正有效还受到人们普遍的怀疑。

基于句法的方法词源语言目标语言图1统计机器翻译金字塔但是，进入21世纪以来，在学习、生活和工作中，人们日益发现，不同语言之间的交流越来越频繁。

无论是口语还是书面形式的交流，无不对机器翻译提出了更加严峻迫切的要求。

而另一方面，计算能力也获得了突飞猛进，互联网的发展和普及，以及双语国家、联合国的多语存档，为我们提供了数以千万句的双语平行语料，这些为统计机器翻译方法奠定了必要的基础。

于是，越来越多的研究人员开始投入到统计机器翻译的研究中，并取得了成功（在美国国家标准和技术研究所(NIST)信息部语音组主持的机器翻译国际评测1中，从2002年到2005年，统计机器翻译连续四年取得好成绩[1]），统计方法也逐渐成为国际上机器翻译研究的主流方法之一。

目前统计机器翻译方法主要分为三类：第一类是基于词的（word-based ），以单词作为翻译的基本单位，不考虑上下文信息和人类语言学知识；第二类是基于短语的(phrase-based)，它将翻译的粒度从单词扩展到短语，能够较好的解决局部上下文依赖问题，提高了翻译的流利度和准确率；第三类是基于句法的（syntax-based ），将句法结构信息引入翻译过程，这种方法是当前研究的一个热点。

机器翻译技术的实现原理

机器翻译技术的实现原理引言：随着全球化趋势的不断加剧和跨文化交流的日益频繁，机器翻译技术在翻译领域的作用越来越突出。

机器翻译技术是将人类语言自动转换为另一种语言的系统，而不需要人类的干预，大大提高了翻译的速度、准确性和效率。

那么，机器翻译技术是如何实现的呢？下面将从算法、语料库、语言学特点等方面进行阐述。

一、算法原理：机器翻译技术的核心是如何理解一种语言，并将其翻译为另一种语言。

这需要机器具备合适的算法来处理自然语言。

机器翻译技术主要有两种算法，分别是基于规则的方法和统计机器翻译方法。

基于规则的方法使用语言学家编制的词典、语法和句子结构等规则，将源语言中的每个单词一一对应到目标语言中的单词。

但是，这种方法受限于语言学家对两种语言的具体规则掌握程度，而且这些规则的数量实在太大，因此这种方法越来越不被重视。

统计机器翻译方法的基本思想是建立在基于大规模数据的语言模型和算法上的。

这种方法通过大量的语料库的统计分析，根据源语言和目标语言之间的相似性和差异性，自动匹配词汇和语法规则，从而将源语言的句子翻译成目标语言的句子。

该方法的优势在于不需要人类干预，能够自适应翻译技术的不断更新和优化。

但是缺点在于需要构建大规模的语料库，而且对于语言的处理能力有一定的要求。

二、语料库原理：语料库是机器翻译技术实现的基础。

它是大量真实语料的集合，包括小说、报纸、讲话、声音、图像等各种形式。

语料库的规模越大，覆盖的领域越广，机器翻译的效果越好。

从实际应用的角度，语料库分为双语、单语和并行语料库。

双语语料库是指源语言和目标语言的句子成对存在，是机器翻译系统的主要数据来源。

双语语料库是实现机器翻译技术不可或缺的资源之一。

单语语料库是指只包含源语言或目标语言的语料库，以帮助揭示翻译问题、计算翻译策略和提高词法对齐质量等。

并行语料库是指同时包括源语言和目标语言的内容，并且在语言层面上相互对应，是机器翻译技术最理想的数据来源。

但是，相应的质量也比较高，采集成本也比较高，所以应用极为受限。

人工智能中的机器翻译算法探究

人工智能中的机器翻译算法探究人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展为各个领域带来了许多革命性的变革，其中机器翻译（Machine Translation, MT）作为自然语言处理领域的一个重要应用之一，受到了广泛的关注和研究。

本文将对人工智能中的机器翻译算法进行探究，分析其原理、方法以及在实际应用中的现状和挑战。

一、机器翻译算法的原理机器翻译算法旨在实现不同语言间的自动翻译，让计算机能够将源语言的句子或文本转化为目标语言的等效表达。

其基本原理是通过建立统计模型或神经网络模型来实现自动翻译过程。

主要包括以下几个步骤：1. 语言分析：对源语言句子或文本进行语法分析和词法分析，提取出其中的语义和结构信息。

2. 翻译模型训练：基于大规模的双语语料库，利用统计机器翻译方法或神经网络翻译方法进行训练，学习源语言和目标语言之间的对应关系。

3. 算法优化和调整：针对不同语种和应用场景，优化机器翻译算法的性能和效果。

可以通过参数调整、特征选择、模型融合等方式进行优化。

4. 翻译结果生成：利用训练好的机器翻译模型，对输入的源语言句子或文本进行翻译，生成目标语言的翻译结果。

二、机器翻译算法的方法机器翻译算法主要可以分为统计机器翻译和神经网络机器翻译两种方法。

1. 统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）：统计机器翻译是早期机器翻译算法的代表，其基本思想是利用统计模型来表达源语言和目标语言之间的翻译关系。

主要包括词对齐、语言模型和翻译模型等组成部分。

通过训练和优化这些模型参数，从而实现源语言到目标语言的翻译。

2. 神经网络机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）：神经网络机器翻译使用深度学习的方法进行翻译任务。

通过神经网络的搭建和训练，直接将源语言句子映射到目标语言句子。

相比于统计机器翻译，神经网络机器翻译能够更好地捕捉句子中的上下文信息和长距离依赖关系，具有更强的泛化能力和翻译准确性。

机器翻译算法

机器翻译算法
机器翻译算法是指利用计算机和自然语言处理技术来实现不同语言之间的翻译任务的算法。

常见的机器翻译算法包括统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）。

统计机器翻译算法是基于统计模型的机器翻译方法，其中用到的模型包括语言模型、翻译模型和调序模型。

统计机器翻译以大规模平行语料库为基础，通过统计学习方法来获取翻译参数，并利用这些参数进行翻译。

神经机器翻译算法是基于神经网络的机器翻译方法，它使用深度学习模型来进行翻译。

神经机器翻译将整个翻译过程作为一个端到端的神经网络，以输入源语言句子作为输入，输出目标语言句子。

神经机器翻译通过学习大规模平行语料库中的潜在特征，来进行翻译。

除了统计机器翻译和神经机器翻译，还有其他的机器翻译算法，如基于规则的机器翻译（RBMT），它利用预先定义的翻译规
则进行翻译。

各种机器翻译算法各有优缺点，如统计机器翻译在低资源语种上表现较好，而神经机器翻译在大规模平行语料库上表现较好。

不同算法也可以结合使用，形成混合机器翻译系统，以获得更好的翻译效果。

人工智能机器翻译技术的工作原理

人工智能机器翻译技术的工作原理随着全球化的不断推进和数字经济的快速发展，跨语言交流已成为当前社会经济活动和文化交流的重要内容，人工智能机器翻译技术因其高效、准确、便捷的特点，成为推进跨语言交流的关键工具。

人工智能机器翻译技术的核心是源语言句子和目标语言句子之间的自动转换。

本文将对人工智能机器翻译技术的工作原理进行详细探讨。

一、机器翻译的基本模式机器翻译的基本模式是基于语言学理论和计算机科学的，它可以将源语言的文本自动转换为目标语言的文本，是一种自动语言翻译的方法。

典型的机器翻译过程一般由两个阶段组成，分别是分析和生成。

1.分析阶段分析阶段是针对源语言文本，通过自然语言处理技术将其转换为计算机可理解的形式，主要包括词法分析、语法分析、语义分析和语用分析等几个部分。

(1) 词法分析: 词法分析是将源语言文本分解为最基本的语言单位──单词、标点等，并将其组成一个词汇表。

词法分析对语言的精准度非常重要，因为同一个单词有可能有多个含义分别对应不同的翻译。

(2) 语法分析: 在语法分析中，翻译系统将语言结构转换为组分和关系，以便于机器进一步处理。

通过识别源文句子中不同词汇单元之间的语法关系，翻译系统可以正确地将这些单元组合成有意义的句子。

(3) 语义分析: 在语义分析中，翻译系统通过识别句子中的单词、短语和句子之间的关系，尝试推断其含义。

句子所表达的语义含义是由一些词的组合来构成的，所以分析的方式多样，包括基于规则的方法、统计机器翻译方法和深度神经网络机器翻译方法。

(4) 语用分析: 在语用分析中，翻译系统深入探究通信的目的和句子背后的意图，以尝试生成目标语言句子中适当的信息，能提高机器翻译质量。

语用分析主要是针对文化背景、口语表达等方面的翻译问题，提高机器翻译输出的流畅度和连贯度。

2.生成阶段生成阶段是把分析阶段输出的中间结果转换为目标语言文本，它是机器翻译的核心部分。

目标语言的生成过程主要通过统计机器翻译方法和神经网络机器翻译方法来实现。

基于统计的机器翻译ppt课件

例句：We do chicken right.
1.我们做鸡是对的。 2.我们做鸡正点耶。 3.我们就是做鸡的，我们有做鸡的权利。 4.我们只做鸡的右半边。 5.我们可以做鸡，对吧？ 6.我们行使了鸡的权利。 7.我们只做右边的鸡。 8.我们让鸡向右看齐。 9.我们只做正版的鸡！ 10.只有朝右才是好鸡。 11.我们有鸡的权利！ 12.只有我们可以做鸡！ 13.我们“正在”做鸡好不好？ 14.向右看，有鸡。 15.我们让鸡变右撇子。 16.我们一定要把鸡打成右派！ 17.我们做的是“右派”的鸡！（麦当劳做的是“左派”的鸡！） 18.我们只做右撇子鸡！ 19.我们干鸡的右边。 20.我们把鸡搞正！（原来是歪的） 21.我们“躲”在鸡的右怀里。 22.我们做鸡，怎么啦？ 23.鸡的左边留给麦当劳干。 24.我们知道怎么做鸡。 25.我们知道如何做“鸡”。 26.鸡做得对! 27.你知道我们正在做鸡。 28.我们只做正点的鸡！ 29 我们烹鸡的方式最正确。/ 我们是烹鸡专家。
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 translation(疯子的翻译)”
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。
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。

机器翻译原理课件

机器翻译原理课件
目
CONTENCT
录
• 引言 • 机器翻译基本原理 • 机器翻译关键技术与挑战 • 主流机器翻译系统介绍及比较 • 面向特定领域机器翻译实践案例分
析 • 总结与展望
01
引言
机器翻译定义与背景
定义
机器翻译是利用计算机技术将一种自然语言自动转换成另一种自然语言的过程。
背景
随着全球化进程加速，跨语言沟通需求日益增长，机器翻译成为解决语言障碍的重要手段。
80%
优点与局限性
规则准确度高，但覆盖面有限，难以处理语言现象的多样性和复杂性。
基于统计机器翻译
平行语料库
收集大量平行语料库，包括源语言和目标语言的对应句子对。
翻译过程
将源语言句子输入统计翻译模型，根据学习到的映射关系生成目标语言句子。
统计模型训练
利用统计学习方法，从平行语料库中学习源语言到目标语言的映射关系，构建统计翻译模型。
评估机器翻译系统的翻译速度，即完成翻译任务所需的时间。
04
系统稳定性
评估机器翻译系统的稳定性和可靠性，以确保长时间运行和高并
发场景下的正常运行。
05
面向特定领域机器翻译实践案例分析
法律领域机器翻译实践案例
01
法律术语翻译
针对法律领域专业术语进行准确翻译，如合同、法规等文件中的特定表达。
02
优点与局限性
能够处理大规模语料库，泛化能力强，但受限于语料库质量和数量，可能存在翻译偏差和语义失真。
神经网络机器翻译
编码器-解码器架构
采用编码器对源语言句子进行编码，得到固定长度的向量表示；解码器根据向量表示生成目标语言句子。
注意力机制

机器翻译方法.

第 4 章机器翻译方法
自然语言的机器翻译目前一般以句子为翻译单位。句子又分为句、短语、词三个层次。分析阶段一般分为词法分析、句法分析、语义分析、语境分析、语用分析等，其中以词法分析和句法分析为主。
面对这么多而复杂的分析模块（机器翻译中，每一种分析组成一个软件模块），面对这么庞大的软件系统，研究者必须有清晰的思维、正确的切入点，才可能把翻译软件设计得好一些，再好一些。基于这样的认识，本章将首先讨论现有的机器翻译方法，并把重点放在基于实例的机器翻译上。
第 4 章机器翻译方法
总之，基于统计的机器翻译方法可以简单的这样看：将原始的某个句子按词折开，然后全部单词存储；翻译则是取出，按概率统计的方法重组句子，这样的句子就是统计方法的翻译结果。
当然，我们还是认为应该加强统计方法与语法分析、语义分析相结合的研究。
第 4 章机器翻译方法
4.1.4基于实例的机器翻译方法建立机器翻译系统需要大量的知识。在基于转换和
第 4 章机器翻译方法
就标准的机器翻译系统来说，句子和短语层次的结构转换是机器翻译转换部分的研究重点。通常使用转换规则，就可以实现源语言句法结构到目标语言句法结构的转换。这方面一般采用产生式方式的转换规则形式：
S：S1+S2+…+Si<C1C2 …CK>→T1+T2+…+Tj ：T
上式理解为：S是SL（源语言）的某个待翻译单位（句子、短语等等），S1~Si是S中的下一级组成单位；对于S，如果满足条件<C1 C2 … Ck>，则TL（目标语言）中有T1~Tj译文构成了相应的等价物T。
基于中间语言的机器翻译方法中，知识按一定规则译成代码，这既耗时花费也大。此外，知识获取瓶颈阻碍了机器翻译的快速发展，这是早期机器翻译面临的重大难题。

机器翻译技术的原理及实现

机器翻译技术的原理及实现机器翻译技术是近年来不断发展的新兴技术，它利用计算机和人工智能的技术手段，将一种语言的文本转换成另一种语言的文字。

机器翻译技术在多种领域中得到了广泛的应用，其中最具有代表性的是在线翻译和翻译软件。

那么，机器翻译技术的原理及实现是什么呢？机器翻译技术的原理机器翻译技术的原理主要是基于人工智能技术，它的翻译过程主要可以分为以下几个步骤：1. 分词和词性标注在机器翻译技术中，首先需要对输入的文本进行分词和词性标注。

分词是将文本切割成单个的词语，而词性标注是对每个词语进行标记，标记其在句子中的语法角色和用途，以便后续的处理和分析。

分词和词性标注是机器翻译技术中非常重要的步骤，因为这两个步骤的准确性直接影响机器翻译的质量。

2. 语言模型的建立在机器翻译技术中，语言模型是指对每种语言的文本进行统计和分析，建立唯一的概率模型。

语言模型可以描述每个词语在大量文本中的出现概率，从而确定哪个词语应该被选择，以便正确地翻译一个句子。

具体说来，预测原语言句子的下一个词是什么，从而产生一个候选翻译。

3. 翻译模型的建立机器翻译技术中，翻译模型是指对不同语言之间的文本进行翻译的模型。

翻译模型主要是根据源语言句子和目标语言句子之间的对应关系，计算出每个单词在翻译过程中的概率，选择最匹配的翻译。

4. 解码器的工作通过前两步得到原句子和目标翻译句子的概率模型，接下来是解码器这一步。

解码器主要是根据前面的步骤获取到的数据，将原始文本翻译成目标语言文本。

解码器使用各种算法来实现，如贪心算法、束缚搜索和深度学习等。

机器翻译技术的实现目前，机器翻译技术的实现主要是基于统计机器翻译和神经机器翻译两种方法。

1. 统计机器翻译统计机器翻译是早期的机器翻译技术，它基于大量的语言数据，使用统计模型对语句进行翻译。

它主要是通过对语料库进行分析和训练，然后根据已知的翻译规则对新的句子进行翻译。

统计机器翻译技术仍然在一些场合中得到了广泛的应用，特别是在需要深入掌握语言规则的场合。

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。

机器翻译原理与方法讲义(02)机器翻译方法概述

机器翻译原理与方法(02) 机器翻译方法概述 7
转换方法 (2)
理想的转换方法应该做到独立分析和独立生成，这样在进行多语言机器翻译的时候可以大大减少分析和生成的工作量；转换方法根据深层结构所处的层面可分为：
– 句法层转换：深层结构主要是句法信息 – 语义层转换：深层结构主要是语义信息
分析深度的权衡
句法层面的转换方法 (1)
她把一束花放在桌上。切分／标注
她/r 把/p-q-v-n 一/m-d 束/q 花/n-v-a 放/v 在/p-d-v 桌/n 上/f-v 。/w
She put a bunch of flowers on the table.
标注排歧
她/r 把/p 一/m-d 束/q 花/n 放/v 在/p-v 桌/n 上/f-v 。/w
机器翻译原理与方法(02) 机器翻译方法概述
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中间语言方法 (5)
Makoto Nagao (Kyoto University) said: “.. when the pivot language [i.e. interlingua] is used, the results of the analytic stage must be in a form which can be utilized by all of the different languages into which translation is to take place. This level of subtlety is a practical impossibility.” (Machine Translation, Oxford, 1989) Patel-Schneider (METAL system) said: ”METAL employs a modified transfer approach rather than an interlingua. If a meta-language [an interlingua] were to be used for translation purposes, it would need to incorporate all possible features of many languages. That would not only be an endless task but probably a fruitless one as well. Such a system would soon become unmanageable and perhaps collapse under its own weight.” (A four-valued semantics for terminological reasoning, Artificial Intelligence, 38, 1989)