机器翻译理论和技术
计算机科学与技术(一级学科0812)专业
计算机科学与技术（一级学科0812）专业硕士研究生培养方案一、培养目标培养适应国家建设需要的、热爱祖国、遵纪守法、德智体全面发展、具备严谨科学态度和敬业精神的计算机科学与技术人才，通过硕士阶段的学习，较全世界面掌握计算机科学与技术学科的基础知识和理论，了解相关领域的研究动态。
能在某一热门领域内从事教学、科研与开发工作。
二、研究方向本学科硕士生的培养主要侧重计算机软件与理论、计算机应用技术两个专业领域。
研究方向包括：（1）软件自动化（2）分布计算与并行处理（3）新型程序设计与方法学（4）先进操作系统（5）软件工程（6）计算机理论（7）数据库技术与应用（8）语言信息工程（9）计算机图形学与CAD（10）多媒体计算机技术（11）自然语言处理（12）人工智能（13）机器学习与数据挖掘（14）模式识别（15）计算机系统信息安全三、招生对象分别从三个渠道招收三种类型的硕士生。
1．符合规定手续，符合质量的免试应届本科生（包括外校推荐免试生）。
2．通过国家统一考试达到标准的各类学生作为计划内硕士生。
3．通过国家统一考试达到标准的各类学生为委托培养或自费硕士生。
四、学习年限1．学习年限为二年半。
2．在职委托培养硕士如承担较多的在职工作，可延长半年。
五、课程设置与学分要求硕士研究生毕业要求修满至少32个学分，其中包括：（1）A类课8分；（2）B类课9分；（3）D类课（选修）至少16分，学生在导师的指导下选择D类课程。
A类：科学社会主义理论与实践（2学分）自然辩证法（2学分）第一外语（4学分）B类：分布式计算系统（3学分）计算理论导引（3学分）数据挖掘（3学分）D类：软件开发环境（2学分）软件方法学（2学分）分布式数据处理（2学分）数据库新技术（2学分）计算机图形学（2学分）多媒体信息检索技术（2学分）计算机科学逻辑理论（2学分）机器翻译理论与技术（2学分）嵌入式系统（2学分）软件体系结构（2学分）网络编程技术（2学分）软件质量管理（2学分）软件Agent技术（2学分）智能Agent技术（2学分）计算机视觉理论与应用（2学分）网络安全（2学分）网格技术（2学分）算法理论（2学分）数理逻辑（2学分）形式语言与自动机（2学分）计算机科学与技术进展（2学分）计算机理论探索与技术实践（一）（2-学分）计算机理论探索与技术实践（二）（2-学分）计算机理论探索与技术实践（三）（2-学分）外系课程开设的与本学科相关的课程，每门2学分。
机器翻译的研究方法和技术
机器翻译的研究方法和技术随着科学技术的不断进步，机器翻译技术也在不断地发展。
在信息爆炸的时代，人们需要更加便捷、准确、快速地进行跨语言沟通，机器翻译作为一种自然语言处理技术，可以帮助人们更好地处理不同语言之间的转换。
但是，机器翻译的研究和实践并不简单，需要不断地探索和创新，采用一系列的研究方法和技术。
本文将会介绍机器翻译的研究方法和技术，带领读者深入了解机器翻译。
1. 语料库建设语料库是机器翻译技术的基础，是进行机器翻译研究、开发和评估的必备工具。
语料库建设是机器翻译研究中最早的、也是最基本的环节。
语料库的质量和数量对机器翻译的结果有很大的影响。
较好的语料库不仅能够提高机器翻译的翻译质量，而且能够获得更高的数据分析效率和更优的机器翻译模型。
语料库可分为人工语料库、机器语料库和组合语料库。
人工语料库是由人工制作的、经过专家翻译且经过校对的翻译语料库，包括单句和长篇句子甚至文章，它的形式都比较固定，传统上经常是句对句，句子的数量和长度以及语料库的覆盖范围，都具有明显的主观性。
人工制作的语料库，其质量较高，但花费较大，且不能满足多样化的翻译需求。
机器语料库是通过网络爬虫、机器翻译等手段获取的大型并不需要人工干涉的语料库。
其涉及面广，但是由于来源不可靠因此质量常常比较低。
组合语料库的优点是它是基于人工语料库和机器语料库之上进行的构建，可以为机器翻译引入更多的细节，致力于更好的数据分析和最终翻译结果。
2. 机器翻译算法机器翻译算法的选择和使用对机器翻译的翻译效果起着至关重要的作用。
目前主流的机器翻译算法有统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)两种。
SMT是先将输入语言转换为中间法 (interlingua)，再将其转换为输出语言，主要的工作步骤包括对齐、分类、词汇替代和排序等。
SMT具有成熟且稳定的理论体系，但是其翻译质量受数据条件束缚，只能按照训练数据中存在的句型进行翻译，容易出现硬性的死板翻译，同时也不好处理长篇句子和上下文信息。
机器翻译技术的现状与发展前景
机器翻译技术的现状与发展前景近年来，随着全球化的进程不断加速，翻译需求越来越大，因此机器翻译技术也得到了蓬勃发展。
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译的技术也在不断地进化，同时也出现了新的问题。
本文旨在探讨机器翻译技术的现状与发展前景。
一、机器翻译技术现状机器翻译（Machine Translation, MT）是一种利用计算机和自然语言处理技术实现从一种自然语言翻译到另一种自然语言的自动化工具。
随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术也得到了飞速的发展。
当下，机器翻译技术主要有两种实现方式：1. 基于规则的机器翻译（Rule-Based Machine Translation，RBMT）：这种机器翻译技术是通过编写翻译规则和语法规则等来实现的，其核心是将一种语言的语法、词汇等细节转化为另一种语言的，对翻译文本进行全面细致的分析和解释，然后将其按照一定规则进行转化从而达到翻译的效果。
2. 基于统计的机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）：这种机器翻译技术是通过运用统计算法，运用大量的语料库来训练机器翻译模型，将概率模型引入从而增强了机器翻译的准确性和可靠性。
统计机器翻译模型经常采用贝叶斯方法来推断出翻译结果，因此，在自然语言处理、机器学习等一些理论的支撑下，统计机器翻译已经成为了机器翻译领域最重要的研究方向之一。
现在，越来越多的公司和机构利用机器翻译技术满足其跨文化的沟通需求。
例如，Google翻译、百度翻译、腾讯翻译等都是基于机器翻译技术而开发的在线翻译平台。
二、机器翻译技术面临的挑战尽管机器翻译技术已经有了巨大的发展，但是翻译效果却还不能完全替代人工翻译，该技术依然面临着以下几个方面的挑战：1. 翻译质量不可控：机器翻译技术的翻译质量主要取决于所使用的语料库的质量和数量，可靠的语料库并不一定能够满足所有的翻译需求，这导致机器翻译技术的翻译质量难以持续稳定。
论机器翻译技术在文学翻译中的应用
论机器翻译技术在文学翻译中的应用随着人工智能技术的快速发展，机器翻译技术正在不断进步，逐渐成为翻译领域的新宠。
在翻译领域中，尤其是文学翻译中，机器翻译技术的应用不断被探索和尝试，其应用前景备受关注。
本文主要就机器翻译技术在文学翻译中的应用进行探讨。
一、机器翻译技术在文学翻译中的发展历程随着机器翻译技术不断发展，近年来机器翻译技术在文学翻译中的应用也得到了较大的发展。
机器翻译技术在文学翻译中的应用主要可以分为三个发展阶段：1. 第一阶段：基于规则的机器翻译技术早期的机器翻译技术主要是基于规则的机器翻译技术。
这种机器翻译方法主要是依靠编程语言和人工规则对源语言和目标语言之间的语法、词汇和句法等进行分析和比较，从而实现翻译的过程。
在文学翻译中的应用相对较少。
2. 第二阶段：基于统计的机器翻译技术随着统计学习技术的发展，机器翻译技术逐渐进入第二个阶段，即基于统计的机器翻译技术。
这种机器翻译技术主要是依托大量双语数据对源语言和目标语言之间的概率和统计联系进行建模，从而实现翻译的过程。
在文学翻译中的应用逐渐增多，并取得了一定的成果。
3. 第三阶段：基于深度学习的机器翻译技术近年来，深度学习技术的快速发展促使机器翻译技术进入到第三个阶段，即基于深度学习的机器翻译技术。
这种机器翻译技术主要是通过深度学习模型对源语言和目标语言之间的潜在联系进行挖掘和学习，从而在语言表达的精度和流畅度上取得了较大的提升。
在文学翻译中的应用正在不断拓展，其前景备受关注。
二、机器翻译技术在文学翻译中的应用现状1. 文学翻译中机器翻译技术的优缺点在文学翻译中，机器翻译技术的应用具有一定的优点，如可以大大提高翻译的效率和速度；可以避免词汇和结构的重复劳动和失误，减少翻译者的负担；可以依托计算机强大的记忆和搜索能力，提升翻译的准确性和一致性。
但同时，机器翻译技术的应用也存在一定的缺点，如对语言的表达、文化和情感色彩等的理解程度相对较低，无法涵盖所有文学翻译的领域和特点。
机器翻译的理论与应用研究
机器翻译的理论与应用研究随着全球化和科技的不断发展，机器翻译在跨语言交流中发挥着越来越重要的作用。
机器翻译的理论与应用研究也日益受到关注。
本文将从机器翻译的原理、发展、应用和挑战四个方面进行探讨。
一、机器翻译的原理机器翻译的核心原理是通过计算机对源语言输入进行分析和处理，然后将结果转化为目标语言输出。
具体而言，机器翻译一般分为统计机器翻译和神经网络机器翻译两类。
统计机器翻译是通过建立一个统计模型来进行翻译的。
这种模型通常基于双语语料库，利用统计算法对源语言和目标语言之间的对应关系进行分析和学习，然后对新的输入进行翻译。
神经网络机器翻译则是通过建立一个深度神经网络来实现翻译的。
这种网络可以自动学习并建立源语言和目标语言之间的映射关系，并对新的输入进行翻译。
二、机器翻译的发展机器翻译的发展经历了几个阶段。
20世纪50年代，机器翻译技术开始出现，主要依赖于人工规则和句法分析。
60年代，统计机器翻译开始发展，研究人员提出了“IBM模型”和“贝叶斯翻译”。
70年代，机器翻译技术已经发展到商业应用的程度。
80年代，神经网络机器翻译开始出现。
21世纪以来，机器翻译技术取得了重大突破。
2016年，Google 提出了一种基于深度学习的翻译模型——“Google Neural Machine Translation”（GNMT），通过引入神经网络编码器-解码器结构，使翻译的质量得到了改善。
此外，2018年，Facebook提出了“unsupervised machine translation”（无监督机器翻译）的概念，通过利用语言之间的相似性和不同之处来实现跨语种翻译，这一理论支持将机器翻译技术应用于更为广泛的语言范围。
三、机器翻译的应用机器翻译的应用已经遍及各个领域，包括政治、商业、旅游等。
在政治领域，机器翻译可以帮助我们更好地理解国家之间的政治共识和冲突。
在商业领域，机器翻译可以帮助企业进行国际贸易和跨境电商。
人工智能中的自然语言处理与机器翻译
人工智能中的自然语言处理与机器翻译随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为一个不可忽视的领域。
其中，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和机器翻译（Machine Translation，简称MT）更是备受瞩目。
本文将从理论与实践两个层面探讨人工智能中的自然语言处理与机器翻译。
一、自然语言处理自然语言处理是指让计算机理解人类自然语言的一种技术，可以分为语音识别、自然语言理解、自然语言生成等多个方面。
其中，语音识别是最基础的环节，它能将人类语音转化成计算机可以理解的数字信号。
自然语言理解则是在语音识别的基础上，计算机能够将语音转化成一些可供算法运算的文本，同时计算机还能够分析出文本中的词汇义项、句法结构等。
自然语言生成则是让计算机通过一些算法生成自然语言的过程。
自然语言处理有着广泛的应用场景，比如人机对话系统、智能问答系统、智能语音助手等等。
其中最为典型的应用就是智能语音助手，如Apple的Siri、Amazon的Alexa、Google的Assistant等。
这些技术的应用场景越来越广泛，相信未来还有更多的技术会来丰富这个领域。
二、机器翻译机器翻译最初的研究是在二战期间进行的，当时美国军方急需获得外国情报，但又缺乏翻译人员，于是便提出了机器翻译的概念。
随着计算机技术的不断发展，机器翻译的研究也得以不断完善。
机器翻译主要有基于规则的方法、统计机器翻译、神经机器翻译等多种方式。
目前，机器翻译的应用场景已经十分广泛，比如国际贸易及其相关服务、自然语言学习教育、新闻资讯报道等等。
举一个最直观的例子，像谷歌翻译这样的机器翻译引擎，它已经成为许多非英语国家用户的生活必备工具，能够让人们更快捷地获取各类资讯和信息。
机器翻译技术的发展得到了很好的应用，但是，英语以外的语言仍是机器翻译的一个难点。
特别是对于中文这样的语言，语序的复杂性和词汇表的庞大性极大增加了机器翻译的难度。
机器翻译的理论与应用研究
机器翻译的理论与应用研究随着全球化的加速推进，语言沟通成为我们现代社会中不可避免的过程。
为了跨越语言障碍，机器翻译技术作为一种更加高效的翻译方式应运而生。
机器翻译（Machine Translation，MT）是一种计算机应用技术，通过计算机程序将一种自然语言转换为另一种自然语言。
机器翻译技术的发展已经历经了50多年，但在不同领域的应用依然面临一些挑战。
本文将分析机器翻译的理论与应用研究的现状。
一、机器翻译的理论1、语言学基础从语言学角度出发，机器翻译的基础是语言学知识的积累与应用。
翻译主要是基于语言原理对语言进行转换，实现不同语言之间的转化。
语言学知识包括语法、语义和词汇等方面，这些知识的建立和应用是机器翻译的关键。
语言学知识的应用具体包括自然语言处理、语料库构建和翻译规则等方面。
2、统计机器翻译统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）是机器翻译中最常用的技术之一，同时也是最早应用的机器翻译技术。
SMT算法中，通过计算有关源语言和目标语言词语之间的统计概率，来实现源语言到目标语言的转化。
统计机器翻译技术具有一定的应用效果，但其翻译准确性比较低，通常仅能做到较为表面的翻译，面对更加复杂的结构和语义，则效果明显不足。
3、神经网络机器翻译神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）是最近几年发展起来的一种机器翻译技术。
相比传统的统计机器翻译技术，神经网络机器翻译技术更加注重语句和语言整体性的结构。
在NMT算法中，通过语言模型来处理源语言和目标语言的转化，通常将输入语句进行编码，然后再将编码后的结果进行解码处理，最终生成目标语言的转化结果。
神经网络机器翻译技术已经成为目前机器翻译的主流技术之一。
二、机器翻译的应用研究1、在线翻译应用随着网络的发展，机器翻译技术已经广泛应用于网络在线翻译服务中，如谷歌翻译和百度翻译等。
这使得任何一个想要进行跨语言交流和信息获取的人，可以利用网络翻译工具获得实时的翻译服务，无需进行任何额外的配置和费用支出。
机器翻译
发 展 道 路
机器翻译的研究历史可以追溯到 20 世纪三四十年代。 20世纪30年代初，法国科学家G.B.阿尔楚尼提出了用机 器来进行翻译的想法。1933年，苏联发明家П.П.特罗 扬斯基设计了把一种语言翻译成另一种语言的机器，并 在同年9月5日登记了他的发明；但是，由于30年代技术 水平还很低，他的翻译机没有制成。1946 年，第一台 现代电子计算机 ENIAC 诞生，随后不久，信息论的先 驱、美国科学家 W. Weaver 和英国工程师A. D. Booth 在讨论电子计算机的应用范围时，于1947年提出了利用 计算机进行语言自动翻译的想法。1949年，W. Weaver 发表《翻译备忘录》 ，正式提出机器翻译的思 想。走过六十年的风风雨雨，机器翻译经历了一条曲折 而漫长的发展道路，学术界一般将其划分为如下四个阶 段：开创期（1947-1964），受挫期（1964-1975）， 恢复期（1975-1989），新时期（1990至今）
基于实例的机器翻译
即不经过深层分析，仅仅通过已有的经验知识， 通过类比原理进行翻译。其翻译过程是首先将 源语言正确分解为句子，再分解为短语碎片， 接着通过类比的方法把这些短语碎片译成目标 语言短语，最后把这些短语合并成长句。对于 实例方法的系统而言，其主要知识源就是双语 对照的实例库，不需要什么字典、语法规则库 之类的东西，核心的问题就是通过最大限度的 统计，得出双语对照实例库。
机器翻译
机器翻译（machine translation），又称为自动 翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为另 一种自然目标语言的过程，一般指自然语言之间 句子和全文的翻译。它是自然语言处理 （Natural Language Processing）的一个分支， 与计算语言学（Computational Linguistics ）、 自然语言理解（ Natural Language Understanding） 之间存在着密不可分的关系。
浅谈机器翻译实现的途径
浅谈机器翻译实现的途径本文概述了机器翻译的基础理论，它是借助计算机把源语言文本转变成目标语言文本的过程。
从计算机语言学的角度阐述了实现机器翻译的技术原理主要有基于语法分析和基于语料库两大途径；分析了这两条途径翻译过程中的优势和缺陷，并提出解决的对策。
标签：机器翻译；语法分析；语料库随着网络信息时代的来临，信息爆炸成为信息处理领域的瓶颈问题，不同语种之间大量的信息交流更加大了问题的严重性；同时不同语言之间的翻译工作也越来越迫切，并且工作量也越来越大。
如何利用计算机高效率的信息处理能力突破不同语种之间的语言障碍，成为全人类面临的共同问题。
机器翻译便是解决这个问题的有力手段之一，这也是其长期成为自然语言处理研究中心的主要原因之一。
一、机器翻译的基础理论机器翻译的总任务可以描述为：将一种语言（源语言）的文本信息输送入计算机，通过计算机程序生成另一种语言（目标语言）的文本，且源语言文本与目标语言文本具有相同的含义。
机器翻译的第一步是在不同層次上分析源语言文本，而后是目标语言文本的生成。
所谓源语言分析，就是遵循一定的语言学基础，寻求源语言文本的表示形式与其对应内容之间所存在的映射关系的过程。
文本内容可以用句法结构表达式、文本命题含义表达式、综合的中间语言文本描述。
典型的源语言分析手段为：依据与源语言文本所表达含义相关的词汇、句法结构、单词和句子的顺序，灵活地找出目标语译文。
源语言分析涉及多个不同层次，分析过程按照复杂度递增顺序可划分为以下几个阶段：1、形态分析：用于获取源语言词汇原形。
在机译系统的研制中，两层分析法是普遍采用的形态分析理论，有时也采用不太通用但更适合于特定语言、特定任务的方法。
2、句法分析：用于摘取源语言文本短语结构、句法结构的依存性，即确定输入文本中词汇的词性、短语边界及短语的内部结构。
3、语义分析：利用文本含义描述语言建立知识结构，反映源语言文本的词汇、词义及相互之间所存在的语义依存关系，可消除词义歧义、介词短语修饰歧义、复合词分解歧义等等。
机器翻译的应用原理是谁提出的
机器翻译的应用原理是谁提出的介绍机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术进行自动翻译的过程。
它是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域中的一个重要方向，旨在解决不同语言之间的通讯和沟通障碍。
机器翻译的应用原理由多位科学家逐步提出和完善，下面将介绍其中几位重要的提出者。
1. Warren WeaverWarren Weaver 是机器翻译的早期研究者之一，也是该领域的重要奠基人之一。
在1949年，他与科学家 Claude Shannon 合作提出了“翻译判断以统计方式”（Translation by Pattern Recognition）的观点，为机器翻译的发展奠定了基础。
这一观点强调通过统计分析源语言和目标语言之间的模式和规律，来实现自动翻译。
2. Yehoshua Bar-HillelYehoshua Bar-Hillel，以色列数学家和心理学家，也是机器翻译领域的重要人物之一。
在1954年，他发表了题为《机器翻译：研究原理》（Machine Translation: A General Theory）的论文，提出了基于转换规则的机器翻译方法。
他认为，机器翻译应该采用将源语言的句子转换为目标语言的规则，以达到自动翻译的目的。
这一思想为后来的机器翻译研究奠定了基本框架。
3. Victor YngveVictor Yngve 是机器翻译的先驱之一，也是自然语言处理领域的重要人物。
在1955年，他提出了一种基于语法的机器翻译方法，称为“层次翻译”（Interlingua Translation）。
他认为，通过将源语言和目标语言转换为一个中间语言（Interlingua），可以减少翻译的复杂性和不确定性。
这一思想对后来的机器翻译研究产生了深远影响。
4. Warren Weaver和Eugene NidaWarren Weaver 在与 Eugene Nida 的合作中，提出了一种统计机器翻译方法，即将翻译问题转化为概率模型推断问题，通过训练大量的双语语料库来实现自动翻译。
翻译理论(英文)课件
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Translation Theory (English) Courseware
Overview of Translation TheoryFunctional Translation TheoryCultural Translation TheoryCorpus Translation TheoryMachine Translation TheorySummary and Outlook
详细描述
翻译理论的主要流派包括形式对应、动态对应、功能对应等。
总结词
形式对应理论强调翻译过程中原文和译文在形式上的对应，要求译文尽可能忠实于原文的形式和内容。动态对应理论则强调译文读者对译文的反应要与原文读者对原文的反应一致，注重语篇层面的意义传递。功能对应理论则认为翻译的首要任务是实现原文的功能，如信息传递、情感表达等，强调译文的交际功能。这些流派各有侧重，共同构成了翻译理论的丰富多样性。
详细描述
Functional Translation Theory
02
总结词
功能翻译理论是一种强调翻译功能和目的的理论，它认为翻译不仅是语言之间的转换，更是文化交流和信息传递的过程。
详细描述
功能翻译理论强调翻译的功能性和目的性，认为翻译的目的是为了实现源语文本在目标文化中的特定功能。它强调翻译过程中对目标读者需求的关注，以及对目标语言和文化背景的考虑。
Machine Translation Theory
05
机器翻译理论是指利用计算机技术实现自然语言之间的自动翻译的理论。
定义
特点
适用范围
高效、快速、自动化、多语言支持。
广泛应用于国际交流、跨语言信息检索、全球化企业等领域。
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。
Machine translation
基本概念
机器翻译
人工翻译
发展历史
翻译方法
总结展望
1、一句一句处理，并不参考上 下文； 2、对源语言的分析只是求解句 法关系，完全不是意义上的理 解译文转换是基于源语言的句 法结构的，受源语言的句法结 构的束缚； 3、翻译只是句法结构和词汇的 机械对应。
1、先通读全文，前后照 应； 2、译文基于对源语言的理 解，不受源语言的句法结构 的束缚； 3、人工翻译是一个在创造 的过程。
基于统计的机器翻译方
法把机器翻译看成是一 个信息传输过程，用一 种信道模型对机器翻译 进行解释。这种思想认
基于实例的机 器翻译
基于实例的翻译方法不
经过深层分析，仅仅通 过已有的经验知识，通 过类比原理进行翻译。 其翻译过程是首先将源
发展历史
标语言的转换，它采取 了一系列的分析和转换
的生成层次，使一个源
翻译方法
议频繁召开，中国也取得了前所未有 的成就，相继推出了一系列机器翻译
2016
机器翻译迅猛发 展，商用机器翻 译软件翻入实用
软件，例如“译星” 、 “雅信” 、
“通译” 、 “华建”等。在市场需
总结展望
求的推动下，商用机器翻译系统迈入 了实用化阶段，走进了市场，来到了 用户面前。
化阶段。
翻译方法
基本概念
助人类完成某些翻译工 作，而不是完全替代 人，人与机器翻译系统 之间应该是互补的关 系，而不是相互竞争。
中 ,就能使译文的语篇性更强 ,使
语言的三大功能 ,即概念功能、人 际功能和篇章功能 表现得更加突 出。
发展历史
机器翻译还不成熟(in state-of-the-art)，需要的
翻译方法
是人与系统的配合，而
机器翻译技术的优缺点与未来
机器翻译技术的优缺点与未来机器翻译技术，顾名思义是指使用计算机程序将一种自然语言转化为另一种自然语言的技术。
随着人工智能和自然语言处理等技术的不断发展，机器翻译技术在跨语言交流、信息检索、翻译服务等领域得到了广泛应用。
然而，机器翻译技术仍然存在着一些局限性和不足之处，下面对其优缺点进行分析，并对其未来发展进行展望。
一、机器翻译技术的优点1. 跨语言交流能力强机器翻译技术可以帮助人们在不同语言之间进行交流，有效地降低语言障碍，促进国际间的交流、合作和文化交流。
在特定领域内，机器翻译技术的翻译效果比较理想，如医学、法律等专业领域。
2. 翻译速度快机器翻译技术可以大大提高翻译速度，节省人力物力成本，同时减少时间成本和交流成本。
机器翻译技术可以实现大规模的翻译项目，提高翻译效率，缩短交流周期。
3. 智能化程度高机器翻译技术在自然语言处理、机器学习、人工智能等方面技术不断发展，使其智能化的程度越来越高，能够处理更复杂的自然语言和翻译问题，同时可以自适应地根据上下文环境进行翻译，使得翻译效果更加准确。
二、机器翻译技术的缺点1. 翻译准确率有限目前的机器翻译技术，尤其是针对某些语言之间的翻译，其翻译准确率仍然有限。
机器翻译技术可能会出现语法错误、意思不清、文化差异等问题，导致翻译效果不满意。
2. 语言风格处理不当机器翻译技术可能不能很好地识别语言的风格和才华等，不能做到真正的表达，无法捕捉文化和社会背景、词汇和语法的含义和差异。
这种情况在非技术性文本翻译中尤为明显。
3. 未来发展压力大机器翻译技术的未来发展态势并不乐观，与其他技术不同，机器翻译技术存在基础和细节上的限制。
虽然机器翻译技术在表面上好像是万能的，但未来的发展压力和困难会更加复杂和严峻。
三、机器翻译技术的未来发展1. 深度学习技术加强目前，深度学习技术在机器翻译领域扮演着越来越重要的角色。
深度学习系统能够对海量数据进行处理和分析，从而大大提高机器翻译的效率和准确度。
机器翻译和计算机辅助翻译
一、机器翻译简史
机器翻译的研究历史可以追溯到20世纪四五十年代，学界一般将 其划分为如下四个阶段：
1．开创期（1946-1964） 1954年，美国乔治敦大学（Georgetown University）在IBM公
司协同下，用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译试验，向公 众和科学界展示了机器翻译的可行性，从而拉开了机器翻译研究的 序幕。
机器翻译当前存在 的两大突出问题:
二、在处理语义的组成部分上，仍有问题
三 机器翻译的推动作用
推动社会的进步
人类想尽一切办法研制并完成了一个一个
的机器翻译系统,开发了一个一个的翻译软件,推动了经济的发展,社会
的进步,消除了世界人与人之间的语言障碍,沟通了整个世界,促进了交
流,加快了全球化进程。
提高翻译效率
随着机器翻译研究水平不断提高,翻译领域也
取得了前所未有的成就。在我们的翻译工作中,我们可以借助各种翻译
系统或软件完成翻译任务,这样可以提高翻译的速度和准确度,提高了翻
译工作的效率。
促进其他领域发展 机器翻译涉足数学、计算机科学、语言
学、翻译学等多门学科领域,需要这些学科强劲的发展,丰厚的成果作基 础,从而促进了这些领域的发展。
CAT是一个具有自学习功能的软件，它会随着用户的使用，
核心技术
CAT技术的核心是翻译记忆技术，当翻译在不停地工作 时，CAT则在后台忙于建立语言数据库。这就是所谓的 翻译记忆。每当相同或相近的短语出现时，系统会自动 提示用户使用记忆库中最接近的译法。用户可以根据自 己的需要采用、舍弃或编辑重复出现的文本。
辅助功能
对于CAT技术来说，另一个重要组成部分则是术语管理。 广义的说，翻译中出现的任何词汇，如果有重复使用的 必要，都可以作为术语进行保存，保存的术语集合则成 为术语库。术语库也可以重复利用，不仅仅是在本次翻 译，还可以在以后的项目或其他人的翻译工作中重复使 用，不但提高工作效率，更重要的是解决翻译一致性问 题。
中国科技翻译理论研究的发展态势
当前，中国的科技翻译理论研究已经从单纯引进吸收走向了自主创新。研究 者们结合中国实际，不断探索适合国情的科技翻译理论和实践模式。同时，对于 科技翻译中涉及的复杂问题，如语言差异、文化背景、专业领域等，也进行了深 入探讨。
2、语法转换：科技文本通常具有较为严谨的语法结构和独特的表达方式， 需要进行适当的语法转换以确保译文的质量。例如，在机械制造领域的科技翻译 中，原文中的“切削力”可能需要翻译成“cutting force”，以适应目标语言 的表达习惯。
3、隐喻和修辞转换：科技文本中经常使用隐喻和修辞手法来描述抽象的概 念和现象，翻译时需要进行相应的转换以保留原文的意象和比喻效果。例如，在 能源领域的科技翻译中，将“太阳能电池板”比喻为“阳光的收集器”需要翻译 成“solar energy harvester”以适应目标语言的文化背景。
三、实例分析
本节以人工智能（AI）领域的科技翻译为例，分析翻译转换理论的实际应用。 在人工智能领域，专业术语和概念较多，如“深度学习”、“神经网络”等，这 些词在翻译过程中需要进行准确的转换以确保信息的准确传递。例如，“deep learning”需要翻译成“深度学习”，而不是简单地翻译成“深层学习”，因为 “深层学习”
4、专业领域的深化：随着科技的不断进步和发展，科技翻译将涉及更多专 业领域。因此，深化专业领域的翻译理论研究，提高专业科技翻译的质量和水准， 将是未来研究的重要方向。
参考内容
引言
随着全球科技的飞速发展，科技英语翻译在国际交流与合作中发挥着越来越 重要的作用。本次演示旨在探讨科技英语翻译的理论与技巧，以期为科技英语翻 译的实践提供一定的指导。
相关翻译理论和翻译技巧
第三章：相关翻译理论和翻译技巧相关翻译理论3.1.1翻译转换理论翻译转换（translation shift）是翻译中的普遍现象，指的是原文译为目的语时发生的语言变化。
“翻译转换”作为术语最早出现在英国学者卡特福德（Catford）的《翻译的语言学理论》中，他认为翻译转换是“偏离形式对等的等值翻译”，并将将翻译定义为:“一种语言(SL) 中的语篇材料被另一种语言( TL) 中等值的语篇材料所取代。
”卡特福德的翻译转换理论是建立在弗斯和韩礼德的语言学模式之上，并借用了韩礼德的系统语法及其对语言“层次”的分类来说明翻译转换现象。
卡特福德的转换理论主要使用了语法和词汇两个层次，单位、结构、类别和系统四个语法范畴。
卡特福德认为，语言是交际性的，在上下文中发挥功能，而且这些功能的发挥通过不同的语言层次( 如语音、词形、语法及词汇) 和级阶( 句子、分句、片语、词及词素等)。
在对“形式对应”( formal correspondence) 和“文本等值”( textual equivalence) 做了区分后，卡特福德认为，既然这两个概念有很大差异，进行翻译转换就是必然的了，翻译转换因而在从源语到目标语的过程中背离了形式对应。
卡特福德进而提出两种转换: 层次转( level shifts) 和范畴转换( category shifts)。
卡特福德翻译转换理论对汉英翻译有很强的指导意义。
1.层次转换所谓层次转换是指处于一种语言层次上的原语单位，具有处于不同语言层次上的译语翻译等值成分。
卡特福德的层次转换包括语音、词形、语法和词汇四个层面，但他认为翻译中惟一可能发生的层次转换就是语法和词汇之间的转移。
也就是说，一种语言的语法项在翻译时可以转换成另一种语言的词汇项，反之亦然。
例如，汉语中的“着”、“了”、“过”等词汇都可以用来英语中的“现在完成时( has/ have done)”和“过去完成时( had done)”这两种时态表达。
基于人工智能的机器翻译技术教程
基于人工智能的机器翻译技术教程人工智能（Artificial Intelligence，AI）是近年来发展迅猛的领域之一，其中机器翻译技术成为了人工智能技术在实际应用中受到广泛关注的方向之一。
机器翻译技术（Machine Translation，MT）基于计算机和自然语言处理的理论和方法，旨在将一种自然语言的内容自动转换为另一种自然语言的内容。
本文将介绍基于人工智能的机器翻译技术的基本原理、常见模型和目前的研究进展。
基本原理机器翻译技术的基本原理是通过建立数学模型，将源语言（即待翻译文本的语言）和目标语言（即翻译结果的语言）之间的关系进行映射。
这个数学模型通常使用统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）或者神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）两种方式实现。
统计机器翻译是机器翻译领域的经典方法，它基于大规模双语平行语料库，通过统计学方法来生成翻译模型。
其中，著名的翻译模型包括IBM模型和基于短语的翻译模型（Phrase-based Translation Model）。
统计机器翻译的流程主要包括：语言建模、短语提取、翻译规则的学习和解码等步骤。
神经机器翻译是近年来兴起的一种机器翻译方法，在这种方法中，通过深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）模型来学习源语言和目标语言之间的映射关系。
神经机器翻译的训练过程中，需要将大量的双语平行语料输入到神经网络中，通过反向传播算法来优化模型参数。
研究表明，神经机器翻译在翻译质量上相较于统计机器翻译有显著提升。
常见模型在机器翻译技术中，有一些常见的模型被广泛应用于实际的翻译任务。
下面将介绍几种常见的模型。
1. 编码器-解码器模型（Encoder-Decoder Model）：这是神经机器翻译中最基本的模型之一。
该模型包括一个编码器和一个解码器，编码器将源语言文本转换为连续的表示，解码器根据这个表示来生成目标语言文本。
功能对等翻译理论视角下机器翻译与人工翻译的优劣势对比
功能对等翻译理论视角下机器翻译与人工翻译的优劣势对比摘要：机器翻译软件不断被开发利用，质量不断提高。
在功能对等翻译理论视角下，对比机器翻译和人工翻译的质量，仍然存在着许多问题。
本文结合实例，分析其优势、劣势，并从中提炼出给翻译学习者的经验建议。
关键词：功能对等理论机器翻译人工翻译翻译软件利弊正文：随着计算机技术的发展，20世纪后半叶，机器翻译系统应运而生。
机器翻译（Machine Translation）也称为自动翻译，利用计算机将一种语言转换为另一种语言的一个过程。
如有道词典、谷歌翻译等。
从原理上看，是把语句分成单词，通过机器数据库词典查词，按语法规则分析句意并变换成概念构造，最后借助语言模型生成目标语言。
（杨相苹、张发勇， 2019）由于语言特殊性和多样性，现有的机器翻译软件无法满足人们的需求，还做不到完全准确的互译。
本文在功能对等翻译理论的视角下，结合实例，对机器翻译和人工翻译的优缺点进行比较。
一、关于功能对等翻译理论所谓功能对等翻译理论，就是说翻译时不求字、词、句等文字意义的表面对应，还要做到风格、语义和文体的对等。
通俗的讲就是，在翻译实践中不强求一字一句的同等对应，而要真正的将所翻译的内容，实现语言形式和文化习俗上的对应转化。
翻译目的论认为，原文只是为目标受众提供全部或部分信息的源泉，不同于功能对等理论；翻译目的论要求，在忠于原文的前提下，以译入语接受者需求为目的，决定采用直译、意译或介于两者之间的哪一种翻译方法。
二、机器翻译和人工翻译对比根据奈达的功能对等理论，翻译时在两种语言之间达成功能上的对等，而不求文字表面的完全对应，即动态对等，他认为“翻译是用最接近、自然和对等的语言再现源语的信息，首先是意义上，其次是风格上” （Nida，1964：166）。
翻译传达的信息既有表层的词汇信息也有深层的文化信息（金瑞、邵华，2018；周润秋， 2018；鲍志坤，2016）。
下面将从词汇、句法和篇章三个方面分别比较机器翻译和人工翻译的优缺点。
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与NLP相近的两个研究领域：
NLP技术的应用
机器翻译 自动摘要 文本分类与信息过滤 信息检索 信息抽取与文本挖掘 情感分析 自动问答 ......
机器翻译（Machine Translation）
机器翻译（Machine Translation，简称MT）是指 利用计算机实现自然语言（英语、汉语等）之间的 自动翻译。
自动摘要（Text Summarization）
利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确地 反映该文档中心内容的简洁、连贯的短文。 指标：压缩比、...
文本分类（Text Classification）
将一篇文档归于预先给定的一个类别集合中的某一 类或某几类。 可用于
图书馆的图书分类 信息过滤 ......
(/chenjiajun/nlp_traditional.ppt)
主要内容（2）
基于规则的自然语言处理方法（理性方法，传统 方法）
基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及 分词（汉语、日语） 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特 征集、合一运算）的句法表示及其分析技术 基于逻辑形式和格语法的句义分析 基于规则的机器翻译
所需的前导知识
编译技术 概率与统计
参考书籍
宗成庆，统计自然语言处理，清华大学出版社，2008 刘群等译，自然语言理解（第二版），电子工业出版社，2005 苑春法等译，统计自然语言处理基础，电子工业出版社，2005 冯志伟等译，自然语言处理综论，电子工业出版社，2005 黄昌宁等，语料库语言学，商务印书馆，2002 冯志伟，计算语言学基础，商务印书馆，2001 余士文，计算语言学概论，商务印书馆，2003 姚天顺，自然语言理解－－一种让机器懂得人类语言的研究（第 2版），清华大学出版社，2002 赵铁军等，机器翻译原理，哈尔滨工业大学出版社，2000 宗成庆等译，统计机器翻译，电子工业出版社，2012 Peter F. Brown, et al., A Statistical Approach to MT, Computational Linguistics, 1990,16(2)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
陈家骏，戴新宇 chenjj@ dxy@
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理技术的应用 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科
是最早的计算机应用之一 分为：文本机器翻译和语音机器翻译
机器辅助翻译（Machine Aided Translation或 Computer Aided Translation，简称MAT或CAT）
翻译记忆体（Translation Memory，简称TM） 双语对照的文本编辑 ...
信息检索（Information Retrieval，IR）
主题相关的文本获取。
基于关键词，从某文档集合中检索出相关的文档。 关键技术：倒排索tion Extraction，IE）Leabharlann 主题相关的信息获取。
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然语言文 本中提取出相关的结构化信息。
信息抽取的结果
会 议 时 间 Time １９９８年3月8日
会 议 地 点 Spot
会议召集者 / 主 持 人 Convener 会议名 / 标题 Conf-Title
北京
个人姓名 / 团体 名称 Name 机 构 、 职 位 Org/Post 蒋正华 主席，农工民主党中央
中国农工民主党第十二届中央常务委员会 第一次会议
对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等 提供支持。
信息抽取实例:会议报道(人民日报1998-03-09)
新华社北京３月８日电（记者李术峰）: 中国农工民主党第十二 届中央常务委员会第一次会议今天在北京召开。 会议研究通过了贯彻落实“两会”精神的有关决定，审议通过了 中国农工民主党中央１９９８年工作要点（草案），并任命了中央副 秘书长。 农工民主党中央主席蒋正华主持了会议，他说，农工民主党有１ ００多名党员作为代表和委员参加了今年的“两会”，各位党员要认 真履行代表和委员的职责，开好会，在１９９８年的工作中认真贯彻 “两会”精神，加强农工民主党的自身建设，推动事业进一步发展， 为建设有中国特色社会主义事业作出新的贡献。 会前，农工民主党中央邀请参加“两会”的来自全国各省、自治 区、直辖市的农工民主党党员进行了联谊活动。
(/chenjiajun/nlp_traditional.ppt)
主要内容（3）
基于语料库的自然语言处理方法（经验方法）
语言模型（N元文法） 分词、词性标注（序列化标注模型） 句法分析（概率上下文无关模型） 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） 机器翻译 (IBM Model等) ......（基于神经网络的深度学习方法）
课程考核
Projects
提交报告（说明基本做法）和源程序及可运行的程序
期末笔试
自然语言处理概述
什么是自然语言处理
充分利用信息将会给人们带来巨大的收益，而大 量的信息以自然语言（英语、汉语等）形式存在。 如何有效地获取和利用以自然语言形式出现的信 息？
自然语言处理（Natural Language Processing，简 称NLP）是指用计算机对语言信息进行处理的方法和技 术。 自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)：强调对语言含义和意图的深层次解释 计算语言学(Computational Linguistics, CL)：强调 可计算的语言理论