机器翻译- I- I- Machine- Translation- I- I课件-新版.ppt
机器翻译方法
机器翻译方法机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术实现自然语言之间的翻译。
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译已经成为解决语言交流障碍的有效工具。
本文将介绍几种常见的机器翻译方法，并分析它们的优缺点。
一、基于规则的基于规则的机器翻译方法是早期机器翻译技术的主要方法之一。
它通过事先构建一系列的翻译规则，然后根据这些规则将源语言文本转换成目标语言文本。
这种方法需要大量的人工工作，主要包括：1. 构建词汇库：将源语言词汇与目标语言词汇一一对应。
2. 编写规则：根据语法规则和词汇库，编写一系列的翻译规则。
3. 设计规则匹配算法：将源语言文本与规则进行匹配，并生成目标语言文本。
优点：基于规则的机器翻译方法可以实现精确的翻译，尤其在语法规则复杂的语言对之间效果较好。
缺点：构建规则和词汇库需要耗费大量时间和人力，且对语言灵活性要求较高，无法处理多义词和歧义的情况。
二、基于统计的基于统计的机器翻译方法通过分析大规模的双语语料库，学习源语言与目标语言之间的统计规律，从而实现自动翻译。
主要步骤包括：1. 建立双语语料库：收集大规模的源语言和目标语言平行语料，如新闻报道、书籍等。
2. 分词与对齐：将源语言和目标语言文本进行分词，并进行句子级别的对齐。
3. 训练模型：利用统计算法，根据对齐的双语语料库，学习源语言和目标语言之间的翻译模型。
4. 解码翻译：根据学习到的翻译模型，将源语言文本翻译成目标语言文本。
优点：基于统计的机器翻译方法可以自动学习源语言和目标语言之间的翻译规律，无需人工构建规则和词汇库。
缺点：对于生僻词和长句等复杂情况，效果不如基于规则的机器翻译方法。
三、基于神经网络的近年来，随着深度学习的广泛应用，基于神经网络的机器翻译方法逐渐兴起。
该方法通过构建深层神经网络模型，直接将源语言文本映射到目标语言文本，实现端到端的翻译。
主要步骤包括：1. 构建编码器-解码器模型：编码器将源语言文本映射到一个语义空间，解码器将语义空间中的信息转换为目标语言文本。
机器翻译技术的发展及应用
机器翻译技术的发展及应用第一章：机器翻译技术的发展历程机器翻译技术（Machine Translation，MT）是利用计算机进行翻译的一种技术。
从20世纪50年代起，机器翻译技术开始步入研究人员的视野，经过几十年的发展，已逐渐成为了现实。
以下是机器翻译技术发展的主要历程：1. 初期阶段（1950 - 1968年）1950年，美国麻省理工学院的研究人员Warren Weaver提出了机器翻译的概念，并在1954年成功翻译了60句英语句子成为俄语。
在这个阶段，主要是基于规则的翻译方法，即人工编写规则进行翻译。
但是，由于语言的多义性、语法的复杂性等问题，这种方法存在显著的缺陷。
2. 统计方法阶段（1969 - 1990年代）在1960年代，IBM开始采用基于统计的机器翻译方法，即用数学模型表征译文和原文之间的关系。
这种方法需要大量的语料库，通过大量的翻译数据，机器可自主学习语法规则，直到达到较高的翻译正确率。
此时机器翻译技术的翻译品质大幅提升，但仍有欠缺。
3. 综合型方法阶段（1991 - 至今）进入1990年代后，人们意识到单一的机器翻译方法难以解决所有问题，开始尝试不同的方法相结合。
2014年，谷歌研发的神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）起到了革命性的作用，这是一个基于神经网络的深度学习翻译模型。
NMT学习简单、速度快、输出质量高等优点使其成为目前最常用的机器翻译技术。
第二章：机器翻译技术的应用领域机器翻译技术的应用范围非常广泛，基于其语言普适性，主要应用于国际化领域。
1. 旅游行业机器翻译可以帮助旅客解决出国旅游时遇到的语言障碍问题，提高旅游的自由度和便利性。
2. 商业领域跨国公司的沟通、商务谈判、产品介绍等，都需要翻译。
机器翻译可以快速、准确地帮助企业打破语言壁垒，降低沟通成本和时间成本。
3. 教育领域机器翻译可以成为外语学习的辅助工具，如阅读时可以将外文文章翻译成母语，以此为基础进行学习。
智能翻译的工作原理
智能翻译的工作原理智能翻译，又称机器翻译（Machine Translation，MT），是指通过计算机程序自动将一种自然语言的表达形式转换为另一种语言的表达形式。
其工作原理基于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和机器学习（Machine Learning）等技术，可以大大提高翻译效率和准确性。
基本原理智能翻译的工作原理主要包括以下几个步骤：1.分词与词性标注（Word Segmentation and Part-of-Speech Tagging）：首先，将输入的句子进行分词，将句子拆分成一个个单词或标点符号，并为每个单词确定其词性。
这个步骤的目的是对输入的文本进行初步的处理，方便后续的处理和分析。
2.句法分析（Syntactic Parsing）：根据每个单词的词性和语法规则，对输入的句子进行句法分析，确定词与词之间的依存关系。
通过建立一个句法树或依存图，可以更好地理解句子的结构和含义。
3.语义分析（Semantic Analysis）：在已经进行了句法分析的基础上，进一步对句子的语义进行分析。
这一步通常包括词义消歧、指代消解等任务，旨在准确理解句子中每个单词（或短语）的含义以及彼此之间的关系。
4.翻译模型（Translation Model）：基于已有的语料库和机器学习技术，构建一个翻译模型，即将源语言句子翻译为目标语言句子的模型。
这个模型可以是基于规则的，也可以是基于统计的或神经网络的。
–基于规则的翻译模型主要依靠人工编写的规则库，规定了源语言词组与目标语言词组之间的对应关系。
这种方法简单易懂，但对规则的覆盖面有一定的限制。
–基于统计的翻译模型则基于大量的平行语料，在源语言和目标语言之间进行统计分析，选择最有可能的翻译结果。
这种方法能够通过大数据进行学习，提高翻译的准确性和自然度。
–基于神经网络的翻译模型则利用深度学习技术，通过神经网络结构对源语言和目标语言之间进行映射，从而实现翻译功能。
机器翻译的历史发展及现状
机器翻译的历史发展及现状机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术和算法将一种自然语言的文本转换为另一种自然语言的文本的过程。
它的历史发展可以追溯到20世纪40年代末的“象限论”计算机翻译试验。
随着技术的不断进步，机器翻译在过去几十年中取得了显著的发展，并在现代社会中扮演着重要的角色。
机器翻译起源于第二次世界大战期间的机密研究计划。
早期的机器翻译系统主要基于基于模板和规则的方法，这些方法使用预定义的词典和语法规则来进行翻译。
然而，由于人类语言的复杂性和多样性，这些系统很快面临着困难。
人工编写和维护规则也变得越来越困难，因为语言的变化和演化速度很快。
20世纪90年代，统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）的兴起带来了新的突破。
SMT利用大量的文本数据来建立源语言和目标语言之间的统计模型。
这些模型基于语言之间的概率分布，可以自动学习词汇和语法规则之间的关联。
SMT在大规模语料库的支持下，取得了较好的翻译效果，成为机器翻译的主流方法。
然而，SMT方法仍然存在一些问题。
首先，它对大量的并行语料库的依赖使得训练时间较长且耗费大量的计算资源。
其次，SMT方法在处理长文本和复杂句子结构时表现不佳。
这些问题引发了新的研究方向，即基于神经网络的机器翻译。
2014年，Google发布了基于神经网络的机器翻译系统，称为谷歌神经机器翻译（Google Neural Machine Translation，GNMT）。
GNMT采用了编码-解码（Encoder-Decoder）结构，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。
GNMT表现出了显著的翻译质量提升，尤其在处理长文本和复杂句子时表现优异。
基于神经网络的机器翻译系统的优势在于其端到端的训练方式，可以自动学习源语言和目标语言之间的关联，而无需手工定义规则。
此外，它还可以通过使用更大规模的数据和更深层次的网络来进一步提升翻译质量。
机器翻译英语
机器翻译英语Machine translation is the process of using computers to automatically translate a text from one language to another. With the advancement of technology, machine translation has become increasingly popular and widely used.There are two main types of machine translation: rule-based machine translation and statistical machine translation. Rule-based machine translation relies on a set of predefined rules and grammatical structures to translate a text. It follows a set of linguistic rules and uses dictionaries and grammar rules to generate the translation. On the other hand, statistical machine translation uses a large corpus of previously translated texts to identify patterns and generate translations based on statistical probabilities.Machine translation has its advantages and disadvantages. One of the main advantages of machine translation is its speed and efficiency. It can translate large volumes of text in a short period of time, which is particularly useful when dealing with large amounts of information. Another advantage is its cost-effectiveness. Machine translation eliminates the need for human translators, which can be expensive and time-consuming.However, machine translation also has its limitations. One of the main limitations is its accuracy. Machine translation often produces translations that are not accurate or fluent, particularly when dealing with complex or ambiguous texts. It can often result in mistranslations or misinterpretations, which can be problematic in certain contexts. Another limitation is its inability to understand context or cultural nuances. Machine translation lacks the ability tocomprehend cultural differences and may produce translations that are not culturally appropriate or sensitive.Despite its limitations, machine translation continues to evolve and improve. Advancements in artificial intelligence and machine learning have led to the development of neural machine translation, which uses deep learning algorithms to improve translation accuracy. Neural machine translation has shown promising results in terms of its ability to produce more accurate and fluent translations.In conclusion, machine translation is an increasingly popular and widely used tool for translating texts from one language to another. It offers speed and efficiency, as well as cost-effectiveness. However, it has limitations in terms of accuracy and cultural sensitivity. With advancements in technology, machine translation continues to improve and evolve, offering better translation quality in the future.。
机器翻译中的语义理解
机器翻译中的语义理解机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术将一种自然语言的文本自动翻译成另一种自然语言的过程。
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译在各个领域得到了广泛应用。
然而，要实现高质量的机器翻译仍然面临着许多挑战，其中之一就是语义理解。
语义理解是指理解文本中隐含的意义和信息，并将其转化为计算机可以处理的形式。
在机器翻译中，语义理解起着至关重要的作用。
传统的基于规则和统计方法的机器翻译系统主要关注句子表面结构和单词之间的对应关系，而忽视了句子中蕴含的深层次语义信息。
这导致了许多常见问题，如歧义消解、指代消解、上下文处理等。
为了克服这些问题，近年来出现了基于神经网络和深度学习方法的神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）系统。
NMT系统通过学习大量平行语料库中源语言和目标语言之间对应关系来实现翻译过程。
与传统方法不同，NMT系统可以更好地捕捉句子的语义信息，从而提高翻译质量。
在NMT系统中，语义理解的关键在于如何将源语言句子的语义信息转化为机器可以理解的表示。
一种常用的方法是使用编码器-解码器框架。
编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量表示，解码器则将该向量表示转化为目标语言句子。
编码器可以是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或者是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
在编码阶段，RNN通过逐个处理源语言句子中的单词，并通过隐藏状态传递上下文信息。
而CNN则通过卷积和池化操作来提取局部特征，并利用堆叠多个卷积层来获取更高层次的特征表示。
这些方法都能够有效地捕捉到源语言句子中单词之间的上下文关系和依赖关系。
然而，在翻译过程中，仅仅依靠单一向量表示可能无法完全表达源语言句子中丰富多样的语义信息。
为了进一步提高翻译质量，研究者们提出了一系列的改进方法。
Machine Translation机器翻译
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2.Grammar
DEMERITS
美国翻译理论家Eugene A .Nida 指出“ 语法分析 是翻译过程极其重要一环” e.g. This job gives him plenty of responsibility—— he is in charge of several thousand of workers，and plenty of cash. Google:这份工作给了他很大的责任 - 他负责数千名工人， 和大量现金 Youdao:这份工作给了他足够的责任——他负责几千工 人，和大量的现金。 他担任此项工作，责任重大（主管着几千名工人），报酬 10 丰厚。
MACHINE TRANSLATION
1
丁葆慧
Brief introduction
Merits: cheap and fast
Demerits: culture, grammar and context
2
BRIEF INTRODUCTION
Machine
translation, also known as automatic translation. It is the process of converting a natural language (source language) into another natural language (target language) by using computer.
e.g. There is a bit of old Adam in us all.
Google: 我们大家都有一点点老的亚当。 Youdao:有一点老亚当的我们所有人。 我们大家都有一点干坏事的本性。
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e.g. Whoever is goldbricking when I came back gets a real talking. Youdao & Google:谁是称病当我回来得到一个真正的 交谈。 我回来时谁要是在偷懒的话，可别怪我不客气。
机器翻译模型AI技术的多语言交流
机器翻译模型AI技术的多语言交流机器翻译（Machine Translation, MT）是指通过计算机技术实现从一种语言到另一种语言的自动翻译。
近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展，基于AI技术的机器翻译模型逐渐成为多语言交流中的重要工具。
一、机器翻译模型的分类机器翻译模型可以分为传统统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）和基于神经网络的神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）两大类。
1. 传统统计机器翻译（SMT）传统的统计机器翻译模型是基于大规模的语料库进行训练，在翻译过程中依赖于统计模型和规则系统。
该模型首先对源语言和目标语言进行句子的对齐，然后通过统计分析句子中的词汇搭配和短语信息，进行对应词的替换和排序，最终生成目标语言的句子。
2. 神经机器翻译（NMT）神经机器翻译是近年来兴起的一种基于神经网络的机器翻译模型。
与传统的统计机器翻译模型不同，神经机器翻译模型将整个句子作为一个整体进行处理，通过编码器-解码器结构进行句子的翻译。
该模型使用多层的神经网络对源语言句子进行编码，然后将编码结果传递给解码器生成目标语言的句子。
二、机器翻译模型的优势和挑战1. 优势（1）高效性：机器翻译模型可以实现实时翻译，大大提高了翻译效率。
（2）准确性：随着神经机器翻译模型的出现，翻译质量有了显著的提升，可以满足大部分日常和专业翻译的需求。
（3）多语言支持：机器翻译模型能够同时支持多种语言之间的翻译，实现不同语种之间的无缝交流。
2. 挑战（1）语言特点：不同语言之间存在着语法结构、词汇差异以及文化背景等方面的差异，这给机器翻译带来了挑战。
（2）歧义消解：机器翻译在处理歧义时容易出现困惑，需要综合上下文信息进行合理翻译。
（3）专业领域：不同领域的专业术语和用语对机器翻译模型的准确性提出了更高的要求。
nlp部分基本术语简释
nlp部分基本术语简释自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域的一个重要研究方向，旨在让计算机具备理解人类语言的能力。
在NLP领域中，有一些基本术语需要了解，下面我将对其中的一些术语进行简单的解释。
1. 语言模型（Language Model）：语言模型是根据一段文本的统计特征，预测下一个单词或句子的概率分布模型。
它可以用来生成新的语言序列或者评估一个句子的合理程度。
2. 分词（Tokenization）：分词是将一段连续的文本切割成单个的词或者字符的过程。
它是NLP的基础步骤，常用于对句子进行处理和处理中文文本。
3. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：词性标注是指为一段文本中的每个词标注其所属的词性，如名词、动词、形容词等。
它可以帮助计算机理解文本的语法结构和语义信息。
4. 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：命名实体识别是指识别一段文本中特定类型的实体，如人名、地名、组织机构等。
它可以帮助计算机理解文本中的重要信息和实体关系。
5. 文本分类（Text Classification）：文本分类是指将一段文本划分到预定义的类别中。
它可以用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等任务。
6. 机器翻译（Machine Translation）：机器翻译是将一种语言的文本自动翻译为另一种语言的技术。
它可以帮助人们解决跨语言交流的问题。
7. 问答系统（Question Answering System）：问答系统是指能够根据用户提出的问题，在知识库或大规模文本中找到相应答案的系统。
它常用于智能助手、搜索引擎等应用中。
8. 情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析是指识别一段文本中包含的情感倾向，如积极、消极、中立等。
它可以帮助企业了解用户对产品或服务的评价和态度。
以上介绍了一些NLP领域的基本术语，它们涵盖了NLP技术在不同应用中的核心概念。
英语翻译之机器翻译
基于规则的机器翻译系统之 中间语的机器翻译
自然语言大多一个单词有多种意思，比如，中文 的“方便”二字就有很多不同的意思，容易产生 歧义。在机器翻译中，为了简化纷繁复杂的表达 结构，避免其含糊不清的语义现象，它独立于各 种自然语言，同时又能清晰准确地表达各种自然 语言的人造计算机语言英语而生。这种通用的人 造计算机语言就是中间语。
信息 编码 信息 解码
பைடு நூலகம்
（噪音信道）
语言B
信宿
噪音
基于统计的机器翻译过程图解
ST
转换 全局搜索，求P（T)X P(S/T)最大值 转换
TL文本
P（S/T)词典 模式
P（s/T)对齐模 式
P(T)语言模 式
P(T)为某句在目的语（TL）中出现的概率，P（S/T)表 示原语文本（ST）译成目的语（TL）文本的概率。
寻找中间语的难度
“如果设计出一种原语言（中间语言）用 来翻译，那么它就必须包涵多种语言的所 有特征。这种努力不仅毫无止境，而且很 可能毫无止境。” —法国人斯莱德
基于语料库的机器翻译系统
基于规则的机器翻译益处：它通过上下文的搭配关系进 行分析和生成。借助对语法的分析，将语法现象总结成 规律，用于机器翻译。同时借助传统语法树和广义语法 分析，让计算机根据这些规则举一反三进行翻译 基于规则的机器翻译弊处：由于有些语言相差悬殊，其 结构更是大相径庭，所以给构造映射规则带来了巨大困 难。且规则库再大也是有限的，无法涵盖复杂多变的自 然语言现象，随着分析不断深入，需要的相关信息就越 来越多，这样构造的规则就会越来越难，很容易出现死 循环和前后矛盾等难题。
基于规则的机器翻译系统之 转换系统
出现原因
为了提高译文的可读性，人们更 多地从句子的层面来分析处理原 语与目的语的特征 于是在直接翻译系统的基础上， 出现了机器翻译的转换系统
机器翻译演示
网址： SYSTRAN 是世界上最成功的机器翻译系统，可以对36种语言进行 机器翻译，翻译领域可涉及20个不同的专业。
• 华建
网址： 华建是我国华建集团开发的即时翻译系统，可以在线进行英语-汉语 之间、日语汉语之间的双向机器翻译，以及德语到汉语、俄语到汉语的 机器翻译。
5.机器翻译的优缺点--优点
机 器 翻 译 可 在 短 时 间 内 完 成 大 量 翻 译 额
机 器 翻 译 的 译 文 可 以 直 接 加 以 利 用
6. 因特网上的机器翻译工具
机器翻译系统和机器翻译软件
翻译记忆系统
词典和词表
其他翻译工具
6. 因特网上的机器翻译工具--机器翻译系统和软件
翻译系统和软件
（2）错误的翻译
她将生活是百吗？
eg. Will she live to be hundred? （3） 出现带有歧义的句子 eg. She drove into the bank.
bank: 银行 岸，坡
5.机器翻译的优缺点--歧义现象
• 英语中的名词、动词、代词、形容词、连接词、介词在不 同语境下都可能存在歧义。
6. 因特网上的机器翻译工具--翻译记忆系统
翻译记忆系统
• 翻译记忆技术是机器翻译技术的补充，可使用户避免无谓的 重复劳动，很多机器翻译系统同时也采用了翻译记忆技术。 • TRADOS
网址： 德国的塔多思公司研制，在全球“翻译记忆”市场上处于领先地位，致 力于多语言内容管理开放型平台的开发和推广，并将其引入互联网平台， 为用户提供一整套全球化、多语言的解决方案。
3.机器翻译主要应用领域
欧盟作为一个共同体，成功地建立了统一的大市场，统 一使用欧元，建立共同外交和安全政策。但是一直以来语言 问题都困扰着他们，而且现在都还没有应对的好办法。 按照 欧盟的前身，欧洲经济共同体1957年首脑会议通过的关于语 言多样化的决议，每个成员国有平等使用本国语言的权利， 每个成员国的官方语言即成为这个组织的工作语言。在当时 因为只有六个创始国，开会时只使用4种语言，所以问题还 不是十分突出。但是，到1995年欧盟扩大到15个国家时，它 的官方语言增加到11种。据统计，欧盟每次正式会晤至少需 要33个翻译人员，才能完成11种语言间高达110种可能的互 译。据媒体报道，每年欧盟的大小会议共有10000多个，因 此要付出150000个翻译人/日，全年翻译的文件达1130000 页以上。由此可见，翻译的需求是多么的大。
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。
人工智能机器翻译原理研究
人工智能机器翻译原理研究在全球信息化和多语种交流的时代背景下，人工智能机器翻译的应用不断扩大。
本文将对人工智能机器翻译的原理进行研究，并探讨其在实际应用中的挑战和前景。
一、人工智能机器翻译的概述人工智能机器翻译（Artificial Intelligence Machine Translation，简称AI-MT）是指利用计算机和人工智能技术进行自动翻译的过程。
它通过分析和理解源语言的文本，然后将其转换为目标语言的等效文本。
二、人工智能机器翻译的原理人工智能机器翻译的原理主要包括两个方面：自然语言处理和机器学习。
1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能机器翻译的基础。
它涉及对文本进行分词、词性标注、句法分析等步骤，以便计算机能够理解句子的结构和语义。
2. 机器学习机器学习是指通过算法和模型，让计算机从大量的语料库中学习翻译规则和模式。
机器学习的方法包括统计机器翻译和神经网络机器翻译。
2.1 统计机器翻译统计机器翻译（Statistical Machine Translation，简称SMT）利用大量的双语平行语料库来进行翻译。
它通过计算源语言和目标语言之间的统计概率来选择最佳的翻译结果。
2.2 神经网络机器翻译神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，简称NMT）是一种基于神经网络的翻译方法。
它通过将源语言句子编码成向量表示，并使用神经网络生成目标语言句子。
三、人工智能机器翻译的挑战尽管人工智能机器翻译取得了许多进展，但仍然存在一些挑战。
1. 语义理解机器翻译系统需要能够准确理解源语言句子的语义，才能生成准确的目标语言翻译。
然而，语义理解仍然是自然语言处理中的难题之一。
2. 多义词翻译许多词汇在不同的上下文中会有不同的含义，但翻译系统往往只能选择一种含义进行翻译。
这样容易导致歧义和错误翻译。
3. 文化差异不同的语言和文化中存在着差异，比如习惯用语、口语和隐喻等。
这些差异对机器翻译的准确性和流畅性提出了挑战。
机器翻译基础ppt课件
(3)机器翻译第三阶段
• 20世纪８０年代，机器翻译由面向句法、基于规则的 理性主义方法过渡到语义处理阶段，诞生了基于实例 （ Example-Based Machine Translation） 和 基 于 统 计 （Statistical Based Machine Translation）的机器翻译方 法，被称之为经验主义方法主导的机器翻译系统。
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(4)机器翻译第四阶段
显著特点 语料库语言学成为语言研究的主流，为满足实 际应用的需要，基于大规模语料库的统计方法 在自然语言处理领域中逐渐占据了主导地位[19]； 20世纪80年代提出的新的语言理论在实际系统 中得到广泛应用，并与大规模语料库的统计方 法结合，建立了具有实用性的新一代机器翻译 系统；开始了新的机器翻译应用研究，如基于 对话的机器翻译。
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ALPAC报告
• ALPAC报告核心内容：经过调查，机器翻 译速度慢，准确率很差，比人工翻译费 用高得多，在近期或可以预见的未来， 开发出实用的机器翻译系统的可能性不 大。 这个报告后来虽曾受到许多严肃的批评， 认为它是带有严重偏见的，但它对机器 翻译研究造成了很大的损5
(1)机器翻译的萌芽
受Bar Hillel的影响，美国国立科学院于1964 年成立自动语言处理咨询委员会（Automatic Language Processing Advisory Committee, 简称ALPAC）,对这10年的研究成果进行评价。 2年后，该委员会发表了一个否定机器翻译系 统实用性的调查报告，即被后人称之为ALPAC 报告，并中止机器翻译项目的研究经费。从此 机器翻译的研究跌入低谷。
1.2 机器翻译的历史
1
1.2.1 什么是机器翻译？
• 机器翻译(machine translation)，又称 机译(MT)，是利用计算机把一种自然语 言转变成另一种自然语言的过程。用以 完成这一过程的软件叫做机器翻译系统。
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。
mti的培养目标 -回复
mti的培养目标-回复MTI的培养目标机器翻译工程师（Machine Translation Engineer，MTI）是近年来兴起的一种新兴职业，随着全球化的加速和各国间交流的不断增多，机器翻译的需求也越来越迫切。
MTI的培养目标主要包括提高机器翻译系统的质量和效率、增强用户体验和满足市场需求，本文将从这些方面一步一步进行阐述。
首先，MTI的培养目标之一是提高机器翻译系统的质量。
机器翻译是一项复杂的技术，涉及到自然语言处理、机器学习等多个领域的知识和技术。
为了提高机器翻译系统的质量，MTI需要深入了解和熟悉这些领域的理论和方法，并且能够将它们应用到实际的机器翻译系统中。
此外，MTI还需要具备丰富的实践经验，能够根据实际需求对机器翻译系统进行优化和改进，提高其翻译的准确性和流畅度。
其次，MTI的培养目标之二是提高机器翻译系统的效率。
随着数据量的增加和翻译任务的增多，机器翻译系统的效率也成为了一个重要的考量因素。
MTI需要通过对机器翻译系统进行优化和改进，提高其翻译的速度和效率。
例如，可以采用并行计算和分布式计算等技术，提高机器翻译的计算速度；可以引入预训练的模型，减少机器翻译的训练时间。
通过这些方法和技术，MTI可以有效地提高机器翻译系统的效率，从而更好地满足用户的需求。
第三，MTI的培养目标之三是增强用户体验。
机器翻译是为用户提供翻译服务的工具，因此用户体验是非常重要的。
MTI需要通过改进机器翻译系统的交互界面和功能，提高用户的使用体验。
例如，可以提供实时翻译的服务，方便用户在交流和沟通中使用；可以提供多语言的翻译功能，满足用户不同的需求。
通过这些改进，MTI可以提高机器翻译系统的用户满意度，让用户更加愿意使用机器翻译系统。
最后，MTI的培养目标之四是满足市场需求。
随着全球化的加速，机器翻译的需求也越来越大。
MTI需要紧跟市场的发展趋势，了解市场对机器翻译的需求和要求，并根据市场需求调整和改进机器翻译系统。
机器翻译.pptx
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
2020-5-25
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大纲
机器翻译的历史 机器翻译的分类 机器翻译的范式 机器翻译的基本策略 基于规则的机器翻译方法 基于实例的机器翻译方法
2020-5-25
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2
机器翻译的历史
W. J. Hutchens, latest Development in MT Technology: Beginning a New Era in MT Research. In : Proceedings of Machine Translation Summit-IV, Kobe, Japan, 1993.
– 人助机译，HAMT Human Assisted Machine Translation
– 机助人译，CAT Compute-Aided Translation
2020-5-25
由于这个系统的语义表示方法比较细致，能够解 决仅用句法分析方法难于解决的歧义、代词所指 等困难问题，译文质量较高。
2020-5-25
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15
机器翻译的繁荣期
本世纪七十年代末，机器翻译进入了它的 第三个时期--繁荣期（1976年--现在）。 繁荣期的最重要的特点，是机器翻译研究 走向了实用化，出现了一大批实用化的机 器翻译系统，机器翻译产品开始进入市场， 变成了商品，由机器翻译系统的实用化引 起了机器翻译系统的商品化。
2020-5-25
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5
机器翻译的萌芽期（3）
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) 曾经提出过一种 数字语法(Zifferngrammatik)，这种语法加上词典的辅助，可 以利用机械将一种语言翻译成其他多种语言，首次使用了 “机器翻译” （德文是ein mechanisches Uebersetzen)这 个术语。 1933年，苏联发明家特洛扬斯基（П．П．ТРОЯНСКИЙ） 设计了用机械方法把一种语言翻译为另一种语言的机器，并 在同年9月5日登记了他的发明。1939年，特洛扬斯基在他的 翻译机上增加了一个用“光元素”操作的存储装置；1941年 5 月，这部实验性的翻译机已经可以运作；1948年，他计划 在此基础上研制一部“电子机械机” (electro-mechanical machine)。但是，由于当时苏联的科学家和语言学家对此反 映十分冷淡，特洛扬斯基的翻译机没有得到支持，最后以失 败告终了。
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。
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Pattern-Based CFG for MT 4
模板库的获取：假设T是一组翻译模板，B是双语 语料库，<s,t>是一对互为翻译的句子
– 如果T能够翻译句子s为t，那么do nothing； – 如果T将s译为t'（不等于t），那么：
如果T中存在<s,t>的推导Q，但这个推导不是最优 解，那么给Q中的模板进行实例化； 如果不存在这种推导，那么加入适当的模板，使 得推导成立；
形式
一般而言，单语模板（或模式）是一个常量和变量组成的 字符串，翻译模板（或模式）是两个对应的单语模板（或 模式），两个模板之间的变量存在意义对应关系
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基于模板(模式)的机器翻译方法2
模板举例：
– 这个X 比Y 更Z。 – The X is more Z than Y.
模板方法的主要问题
– 对模板中变量的约束 – 模板抽取 – 模板的冲突消解
– 对于源文CFG骨架相同的模板，有中心词约束的模板优先于没有 中心词约束的模板；
– 对于同一跨度上的两个结点，比较其对应的模板的源文CFG骨架， 非终结符少的模板优先于非终结符多的模板；
– 中心词约束被满足的结点优先于中心词约束不被满足的结点； – 对于一个输入串而言，分析步骤越短（推导序列越短）越优先。
机器翻译II Machine Translation II
张宇
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 zhangyu@
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大纲
基于翻译记忆的机器翻译方法 基于模板（模式）的机器翻译方法 双语语料库对齐技术
– 句子对齐 – 词语对齐
机器翻译的评价
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翻译记忆方法1
翻译记忆方法（Translation Memory）是基于实 例方法的特例； 也可以把基于实例的方法理解为广义的翻译记忆 方法； 翻译记忆的基本思想：
产品说明书的新版本翻译 – 与语言无关，适用于各种语言对 – 缺点是匹配成功率不高，特别是刚开始使用时
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翻译记忆方法3
计算机辅助翻译（CAT）软件已经形成了比较成熟的产业
– TRADOS
号称占有国际CAT市场的70% Microsoft、Siemens、SAP等国际大公司和一些著名的国际组织都是 其用户
– 雅信CAT
适合中国人的习惯 产品已比较成熟
– 国际组织： LISA（Localisation Industry Standards Association）
面向用户：专业翻译人员 数据交换：LISA制定了TMX（Translation Memory eXchange）标准。
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翻译记忆方法4
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Pattern-Based CFG for MT 1
Koichi Takeda, Pattern-Based ContextFree Grammars for Machine Translation, Proc. of 34th ACL, pp. 144-- 151, June 1996 给出了翻译模式的一种形式化定义，并给 出了相应的翻译算法以及算法复杂性的理 论证明
基于模板（Template）或者模式（Pattern）的机器翻译 方法通常也被看做基于实例的机器翻译方法的一种延伸 所谓“翻译模板”或者“翻译模式”可以认为是一种颗粒 度介于“翻译规则”和“翻译实例”之间的翻译知识表示 形式
– 翻译规则：颗粒度大，匹配可能性大，但过于抽象，容易出错 – 翻译实例：颗粒度小，不易出错，但过于具体，匹配可能性小 – 翻译模板（模式）：介于二者之间，是一种比较合适的知识表示
– 把已经翻译过的句子保存起来 – 翻译新句子时，直接到语料库中去查找
如果发现相同的句子，直接输出译文 否则交给人去翻译，但可以提供相似的句子的参考译文
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翻译记忆方法2
翻译记忆方法主要被应用于计算机辅助翻 译（CAT）软件中 翻译记忆方法的优缺点
– 翻译质量有保证 – 随着使用时间匹配成功率逐步提高 – 特别适用于重复率高的文本翻译，例如公司的
– 如果根本无法翻译s（分析失败），那么将<s,t>直接加 入到模板库中。
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模板的自动提取
利用一对实例进行泛化
– Jaime G. Carbonell, Ralf D. Brown, Generalized Example-Based Machine Translation /Research/GEBMT/
完整的计算机辅助翻译软件除了包括翻译 记忆功能以外，还应该包括以下功能
– 多种文件格式的分解与合成 – 术语库管理功能 – 语料库的句子对齐（历史资料的重复利用） – 项目管理：
翻译任务的分解与合并 翻译工作量的估计
– 数据共享和数据交换
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翻译记忆方法5
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基于模板(模式)的机器翻译方法1
利用两对实例进行比较
– H. Altay Guvenir, Ilyas Cicekli, Learning Translation Templates from Examples Information Systen-Based CFG for MT 2
每个翻译模板由一个源语言上下文无关规则和一个目标 语言上下文无关规则（这两个规则称为翻译模板的骨 架），以及对这两个规则的中心词约束和链接约束构成； 中心词约束：对于上下文无关语法规则中右部（子结点） 的每个非终结符，可以指定其中心词；对于规则左部 （父结点）的非终结符，可以直接指定其中心词，也可 以通过使用相同的序号规定其中心词等于其右部的某个 非终结符的中心词； 链接约束：源语言骨架和目标语言骨架的非终结符子结 点通过使用相同的序号建立对应关系，具有对应关系的 非终结符互为翻译。
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Pattern-Based CFG for MT 3
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Pattern-Based CFG for MT 3
翻译的过程分为三步：
– 使用源语言CFG骨架分析输入句子s – 应用源语言到目标语言的CFG骨架的链接约束，生成一个译文
CFG推导序列 – 根据译文CFG推导序列产生译文
模板排序的启发式原则：