Chapter_09机器翻译
python第9章类课后习题答案
Solutions - Chapter 99-1: RestaurantMake a class called Restaurant. The __init__() methodfor Restaurant should store two attributes: a restaurant_name and a cuisine_type. Make a method called describe_restaurant() that prints these two pieces of information, and a methodcalled open_restaurant() that prints a message indicating that the restaurant is open.Make an instance called restaurant from your class. Print the two attributes individually, and then call both methods.Output:9-2: Three RestaurantsStart with your class from Exercise 9-1. Create three different instances from the class, and call describe_restaurant() for each instance.Output:9-3: UsersMake a class called User. Create two attributescalled first_name and last_name, and then create several other attributes that are typically stored in a user profile. Make a method called describe_user()that prints a summary of the user’s information. Make another method called greet_user() that prints a personalized greeting to the user.Create several instances representing different users, and call both methods for each user.Output:9-4: Number ServedStart with your program from Exercise 9-1 (page 166). Add an attribute called number_served with a default value of 0. Create an instance called restaurant from this class. Print the number ofcustomers the restaurant has served, and then change this value and print it again.Add a method called set_number_served() that lets you set thenumber of customers that have been served. Call this method with a new number and print the value again.Add a method called increment_number_served() that lets youincrement the number of customer s who’ve been served. Call this method with any number you like that could represent how many customers were served in, say, a day of business.Output:9-5: Login AttemptsAdd an attribute called login_attempts to your User class from Exercise 9-3 (page 166). Write amehtodcalled increment_login_attempts() that increments the value of login_attempts by 1. Write another methodcalled reset_login_attempts() that resets the valueof login_attempts to 0.Make an instance of the User class andcall increment_login_attempts() several times. Print the valueof login_attempts to make sure it was incremented properly, and then call reset_login_attempts(). Print login_attempts again to make sure it was reset to 0.Output:9-6: Ice Cream StandAn ice cream stand is a specific kind of restaurant. Write a class called IceCreamStand that inherits from the Restaurant class youwrote in Exercise 9-1 (page 166) or Exercise 9-4 (page 171). Eitehr version of the class will work; just pick the one you like better. Add an attribute called flavors that stores a list of ice cream flavors. Write a method that displays theese flavors. Create an instanceof IceCreamStand, and call this method.Output:9-7: AdminAn administrator is a special kind of user. Write a classcalled Admin that inherits from the User class you wrote in Exercise 9-3 (page 166) or Exercise 9-5 (page 171). Add an attribute, privileges, that stores a list of strings like "can add post", "can delete post", "can ban user", and so on. WRite a method called show_privileges() that lists the administrator’s set of privileges. Create an instance of Admin, and call your method.Output:9-8: PrivilegesWrite a separate Privileges class. The class should have one attribute, privileges, that stores a list of strings as described in Exercise 9-7. Move the show_privileges() method to this class. Make a Privileges instance as an attribute in the Admin class. Create a new instance of Admin and use your method to show its privileges.Output:9-9: Battery UpgradeUse the final version of electric_car.py from this section. Add a method to the Battery class called upgrade_battery(). This methodshould check the battery size and set the capacity to 85 if it isn’t already. Make an electric car with a default battery size,call get_range() once, and then call get_range() a second time after upgrading the battery. You should see an increase in the car’s rang e.Output:9-10: Imported RestaurantUsing your latest Restaurant class, store it in a module. Make a separate file that imports Restaurant. Make a Restaurant instance, and call one of Restaurant’s methods to show thatthe import statement is working properly.restaurant.py:my_restaurant.py:Output:9-11: Imported AdminStart with your work from Exercise 9-8 (page 178). Store theclasses User, Privileges and Admin in one module. Create a separate file, make an Admin instance, and call show_priveleges() to show that everything is working correctly.user.py:my_user.py:Output:9-12: Multiple ModulesStore the User class in one module, and storethe Privileges and Admin classes in a separate module. In a separate file, create an Admin instance and call show_privileges() to show that everything is still working correctly.user.py:admin.py:my_admin.pyOutput:9-13: OrderedDict RewriteStart with Exercise 6-4 (page 108), where you used a standard dictionary to represent a glossary. Rewrite the program usingthe OrderedDict class and make sure the order of the output matches the order in which key-value pairs were added to the dictionary.Note: In Python 3.6, dictionaries store keys in order. However, this is not guaranteed to work in all versions of Python, so you should still use an OrderedDict when you need key-value pairs to be stored in a particular order.Output:9-14: DiceThe module random contains functions that generate random numbers in a variety of ways. The function randint() returns an integer in therange you provide. the following code returns a number between 1 and 6:Make a class Die with one attribute called sides, which has a defaultvalue of 6. Write a method called roll_die() that prints a randomnumber between 1 and the number of sides the die has. Make a6-sided die and roll it 10 times.Make a 10-sided die and a 20-sided die. Roll each die 10 times.Output:。
机器翻译简介整理
4．新时期（1990～现在）
随着 Internet 的普遍应用，世界经济一体化进程的加 速以及国际社会交流的日渐频繁，传统的人工作业的方 式已经远远不能满足迅猛增长的翻译需求，人们对于机 器翻译的需求空前增长，机器翻译迎来了一个新的发展 机遇。国际性的关于机器翻译研究的会议频繁召开，中 国也取得了前所未有的成就，相继推出了一系列机器翻 译软件，例如“译星” 、 “雅信” 、 “通译” 、 “华建”等。在市场场，来到了用户面前。
机器翻译遇到困难
1.词法歧义
自动化研究所取得的成就
自动化/研究所/取得/的/成就/。 自动化/研究/所/取得/的/成就/。
Achievements made by the Institute of Automation
2.新的词汇无法理解
上大学子烛光追思钱伟长 University sub candlelight memorial chang On the big students qian wei-chang candlelight memorial Shanghai University students mourn Qian Weichang with the candlelight
Machine Translation
• Definition of MT • History of Development • Contrast between MT and HT • Prospect of MT
The Definition of MT
MT, the abbreviation of machine translation, is a sub-field of computational linguistics that investigates the use of software to translate text or speech from one natural language to another.
基于规则的机器翻译系统
奈达根据乔姆斯基的“转换生成语法”做 的诠释
SL表层结构
分析 TL表层结构
Байду номын сангаас
生成
SL深层结构
转换
TL深层结构
机器翻译中，从原语（SL）句子的表层结 构到其深层结构需要经过词法、句法、语 义等分析。性层的深层结构是一种树 （syntax tree）。它反映的事一个句子内部 的语法结构，这种结构认为是人类抽象思 维的逻辑表达式。不同的语言具有相同或 相似的深层结构。就像是一座桥梁，把人 类不同的语言连接恰来，使彼此可以翻译 交流。
问题：
这两种诠释有什么相似之处？
基于规则的机器翻译系统 之 中间语翻译
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 纷繁的表达结构，避免其含糊不清的语言 现象，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。这种人造计算机语言就是 中间语（interlingua，IL）
分析
转换
生成
机器翻译（machine translation)
机器翻译主要有两套系统：
一、基于规则的（Rule-based System) 二、基于语料库的（Corpus-based System)
基于规则的机器翻译系统
规则主要包括: 1、词法 2、句法 3、短语规则 4、转换生成语法
寻找中间语的难度
“如果要设计出一种元语言（中间语）用来 解释，那么它就必须包含多种语言的所有 特征。这种努力不仅毫无止境，而且可能 毫无结果”
——法国人 斯莱德
Machine Translation机器翻译
9
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。
6
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。
机器翻译简介 整理页PPT文档52页PPT
机器翻译简介 整理页PPT文档
11、不为五斗米折腰。 12、芳菊开林耀，青松冠岩列。怀此 贞秀姿 ，卓为 霜下杰 。
13、归去来兮，田蜀将芜胡不归。 14、酒能祛百虑，菊为制颓龄。 15、春蚕收长丝，秋熟靡王税。
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
UNIT 9 What Is Intelligence, Anyway课文翻译大学英语二
Unit9 What Is Intelligence, Anyway?Isaac AsimorAsimov explains why there is much more in intelligence than just being able to score high on intelligence tests.What is intelligence, anyway? When I was in the army I received a kind of aptitude test that all soldiers took and, against a normal of 100, scored 160. No one at the base had ever seen a figure like that and for two hours they made a nig fuss over me. (It didn't mean anything. The next day I was still a buck private with KP as my highest duty.) All my life I've been registering scores like that, so that I have the complacent feeling that I'm highly intelligent, and I expect other people to think so, too. Actually, though, don't such scores simply mean that I am very good at answering the type of academic questions that are considered worthy of answers by the people who make up the intelligence tests - people with intellectual bents similar to mine?For instance, I had an auto-repair man once, who, on these intelligence tests, could not possibly have scored more than 80, by my estimate. I always took it for granted that I was far more intelligent than he was. Yet, when anything went wrong with my car I hastened to him with it, watched him anxiously as he explored its vitals, and listened to his pronouncements as though they were divine oracles - and he always fixed my car.Well, then, suppose my auto-repair man devised questions for an intelligence test. Or suppose a carpenter did, or a farmer, or, indeed, almost anyone but an academician. By every one of those tests, I'd prove myself a moron. And I'd be a moron, too. In a world where I could not use my academic training and my verbal talents but had to do something intricate or hard, working with my hands, I would do poorly. My intelligence, then, is not absolute. Its worth is determined by the society I live in. Its numerical evaluation is determined by a small subsection of that society which has managed to foist itself on the rest of us as an arbiter of such matters.Consider my auto-repair man, again. He had a habit of telling me jokes whenever he saw me. One time he raised his head from under the automobile hood to say: "Doc, a deaf-and-dumb guy went into a hardware store to ask for some nails. He put two fingers together on the counter and made hammering motions with the other hand. The clerk brought him a hammer. He shook his head and pointed to the two fingers he was hammering. The clerk brought him nails. He picked out the sizes he wanted, and left. Well, doc, the next guy who came in was a blind man. He wanted scissors. How do you suppose he asked for them?"I lifted my right hand and made scissoring motions with my first two fingers. Whereupon my auto-repair man laughed heartily and said, "Why, you dumb fool, he used his voice and asked for them." Then he said, smugly, "I've been trying that on all my customers today." "Did you catch many?" I asked. "Quite a few," he said, "but I knew for sure I'd catch you." "Why is that?" I asked. "Because you're so goddamned educated, doc, I know you couldn't be very smart."And I have an uneasy feeling he had something there.阿西莫夫说明了为什么智力远非只是在智力测验中取得高分。
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
大型语言模型在机器翻译任务中的性能和效果分析
翻译质量效果分析
翻译准确度：大型语言模型在机器翻译任务中的准确度较高，能够准确传 达原文意思。
翻译流畅度：大型语言模型能够保证翻译的流畅性，使译文更加自然、流 畅。
翻译多样性：大型语言模型能够提供多种翻译结果，满足不同用户的需求。
翻译效率：大型语言模型在机器翻译任务中的效率较高，能够快速完成翻 译任务。
翻译质量性能分析
翻译准确度：评估大型语言模型在翻译任务中的准确性 翻译流畅度：评估大型语言模型在翻译任务中的流畅性 翻译效率：评估大型语言模型在翻译任务中的效率 翻译多样性：评估大型语言模型在翻译任务中的多样性
05
大型语言模型在机器翻译任务中的效果分 析
翻译准确度效果分析
大型语言模型在机器翻译任务中的准确度评估指标 不同大型语言模型在机器翻译任务中的准确度比较 大型语言模型在机器翻译任务中的优势与局限性 提高大型语言模型在机器翻译任务中准确度的策略与方法
翻译效率提高
大型语言模型在机器翻译任务 中的应用
翻译效率提高的原理
翻译效率提高的具体表现
翻译效率提高的案例分析
翻译质量改善
减少翻译错误：大型语言模型具备强大的语言理解能力，能够更准确地翻译文本
保留原文语义：大型语言模型能够更好地保留原文的语义和信息
流畅度和可读性提高：大型语言模型能够生成更流畅、自然的翻译结果
单击此处添加副标题
大型语言模型在机器翻译
任务中的性能和效果分析
汇报人：XXX
目录
01 02 03 04 05 06
大型语言模型概述
机器翻译任务概述 大型语言模型在机器翻译任务中的
应用 大型语言模型在机器翻译任务中的
性能分析 大型语言模型在机器翻译任务中的
Unit9HowIFoundMyVoice课文翻译综合教程四
Unit 9How I Found My VoiceJames Earl Jones1 Today I am known for my voice as much as for my acting. It has been my good fortune toreceive jobs such as the speaking role of Darth Vader in George Lucas’s Star Wars trilogy and the voice-over announcer for CNN cable television。
I also narrated Aaron Copland’s Lincoln Portrait on a compact disc I recorded with the Seattle Symphony. Perhaps my greatest honor came when I was asked to read the New Testament on tape.2 But it took a long time to believe such good things could happen to me。
When I was a youngsterI stuttered so badly I was completely unable to speak in public.3 Since I was eight I’d had trouble speaking。
It was so bad that whenever I stood up inclass to read， the other kids snickered and laughed. I always sat down, my face burning with shame.4 I'm not sure what caused my stuttering. Perhaps it was an emotional problem. I was bornin Arkabutla， Mississippi， and when I was about five, I moved to live with my grandparents on their farm near Dublin in northern Michigan。
什么是机器翻译
机器翻译的利与弊
通过对机器翻译和人工翻译的比较,发现
机器翻译有其速度快、效率高、词汇量 大的优点,但也发现机器翻译存在的不足, 比如翻译死板、灵活性低、句子歧义和 存在文化因素的问题 。
智能型
基于语料库的机译系统是以语 料的应用为核心，由经过划分 并具有标注的语料库构成知识 库。基于语料库的方法可以分 为基于统计（Statisticsbased）的方法和基于实例 （Example-based）的方法。
基于统计的机器翻译
基于统计的机器翻译方法把机器翻译看成是一 个信息传输的过程，用一种信道模型对机器翻 译进行解释。这种思想认为，源语言句子到目 标语言句子的翻译是一个概率问题，任何一个 目标语言句子都有可能是任何一个源语言句子 的译文，只是概率不同，机器翻译的任务就是 找到概率最大的句子。具体方法是将翻译看做 对原文通过模型转换为译文的解码过程。Biblioteka 中 国 的 机 器 翻 译
系 统 划 分
机译系统可划分为基于规则（ RuleBased ）和基于语料库（Corpus-Based） 两大类。前者由词典和规则库构成知识 源；后者由经过划分并具有标注的语料 库构成知识源，既不需要词典也不需要 规则，以统计规律为主。机译系统是随 着语料库语言学的兴起而发展起来的， 世界上绝大多数机译系统都采用以规则 为基础的策略，一般分为语法型、语义 型、知识型和智能型。不同类型的机译 系统由不同的成分构成。抽象地说，所 有机译系统的处理过程都包括以下步骤： 对源语言的分析或理解，在语言的某一 平面进行转换，按目标语言结构规则生 成目标语言。技术差别主要体现在转换 平面上。
在线机译
目前网络上比较知名的几译 。
机器翻译的现状
我们需要的是计算机帮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。 机器翻译还不成熟，需要的是人与系统的配 合，而不是有意为难，辅助机器翻译可以大 大减轻人的负担。
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。
机器翻译IIMachineTranslationII
2020年1月24日3时26分
语言信息处理--机器翻译II
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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/
– 不要求保持顺序 – 只有一个层次
句法结构对齐
– 不要求保持顺序 – 多层次对齐
2020年1月24日3时26分
语言信息处理--机器翻译II
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句子对齐1
汉语
1995年初我来成都的那天， 没想到会是在一个冬季的 漆黑的日子。
英语
I little thought when I arrived in Chengdu in the dark, dark days of winter, early in 1995, that I would still be here more than five years later.
– 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；
– 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。
– 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
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
chapter 9英语翻译方法技巧5
理的。
Picking Out of Phrases
• Participial phrases, noun phrases, and prepositional phrases, etc., if hard to reproduce in the original structure, may likewise be picked out and expanded. • Example: • A crashing thunderstorm, with thick rain hissing down from skies black as night, stopped Victor Henry from leaving the White House. • 轰隆几声雷响，从暗如黑夜的天空哗啦啦下起大雨来。维 多克亨利无法离开白宫。 • Nixon was greatly impressed by Stassen’s firm handshake. • 史塔生紧紧和他握手，尼克松对这一点印象很深刻。
• I had unforgivably, in a stealthy manner, peeped at her correspondence. • 我偷偷摸摸地看她的信件，这实在是难以宽恕的行为。 • They relentlessly tear at the flowers they see. • 他们见花就摘，毫不爱惜。 • He arrived in Washington at a ripe moment internationally. • 他来到华盛顿，就国际形势来说，时机正合适。
• • • • • •
Examples: He reminded me of what I should otherwise have forgotten. 他提醒了我，要不然我就把这事给忘了。 I shall be glad of your company on the journey. 如果你能陪我一块去，我会很高兴。 The prisoners are permitted to receive Red Cross food parcles and write censored letters. • 那些囚犯得到允许，可以领取由红十字会提供的食品包裹， 也可以写信，不过所写信件要接受检查。
如何利用机器翻译技术进行实时语音翻译,满足用户对即时翻译的需求
如何利用机器翻译技术进行实时语音翻译，满足用户对即时翻译的需求在当今信息技术高度发达的社会里，语言隔阂已经成为人们沟通交流中不可避免的难题。
随着全球化进程的加速，跨语言沟通的需求也日益增加。
为了解决这一问题，机器翻译技术应运而生，为用户提供了便捷的翻译工具。
特别是实时语音翻译技术的出现，进一步满足了用户对即时翻译的需求。
本文将探讨如何利用机器翻译技术进行实时语音翻译，以满足用户对即时翻译的迫切需求。
一、机器翻译技术的发展历程机器翻译技术可以追溯至上世纪的计算机发展初期。
最早的机器翻译系统主要基于规则，通过对语言的语法、语义等规则进行建模和匹配，来实现翻译功能。
然而，由于语言的复杂性和多样性，规则翻译系统往往无法准确捕捉语言的细微差异，导致翻译质量不佳。
随着深度学习技术的兴起，神经网络机器翻译逐渐成为主流。
神经网络机器翻译系统通过大规模语料库的训练，利用神经网络模型自动学习语言之间的映射关系，实现翻译功能。
相比传统的规则翻译系统，神经网络机器翻译系统在翻译质量和效率上有了显著提升。
二、实时语音翻译技术的发展现状实时语音翻译技术是在传统机器翻译技术的基础上，引入语音识别和语音合成技术，实现语音输入与文字输出的即时翻译。
用户只需通过语音输入，系统即可实时将语音内容转换为目标语言的文字，并在屏幕上显示出来，从而实现即时翻译的功能。
目前，市面上已经出现了一些实时语音翻译应用，如谷歌翻译、微软翻译等。
这些应用通过强大的语音识别引擎和神经网络翻译模型，能够准确快速地将语音内容翻译成文字，并实时显示在屏幕上。
用户可以随时随地进行语音翻译，极大地方便了跨语言交流。
三、实时语音翻译技术的优势实时语音翻译技术相较于传统的文本翻译有着诸多优势。
首先，实时语音翻译能够实现即时翻译，提高跨语言交流的效率。
用户只需语音输入，即可获得准确的翻译结果，无需等待文字输入的翻译过程，节省了大量时间。
其次，实时语音翻译技术更贴近日常交流的方式。
外研版九年级上册英语课文原文与翻译
外研版九上Module 1 Unit 1课文Activity 3 Listen and read. 听与读。
Tony: Let's call Wonders of the World and join in the discussion. I think natural wonders are more interesting than manmade ones. And I think the Giant's Causeway is tne most fantastic natural wonder.托尼：我们给《世界奇观》节目打电话，加入讨论吧。
我认为自然奇观比人造奇观更有趣。
我认为巨人之路是最神奇的自然景观。
Lingling: Hmm, I've never seen it, so I'm not sure I agree with you. Why do you like it,Tony? 玲玲：嗯，我从未见过它，因此我不能确定我同意你的意见。
托尼，你为什么喜欢它？Tony：Well,I visited the Giant's Causeway two years ago. It's huge. There are about 40,000 rocks,most ot them with six sides. It runs for several hundred metres on the eastern coast of Northern Ireland.托尼：哦，我两年前参观过巨人之路。
它巨大无比，大约有40 000块岩石，大部分岩石有六个面。
它位于北爱尔兰东海岸，绵延数百米。
Lingling:That sounds great, though I think Victoria Falls in Africa is even more fantastic. It's about 1,700 metres wide and 100 metres high. You can hear the loud noise a few kilometres away.玲玲：听起来很棒，但我认为非洲的维多利亚瀑布更壮观。
机器翻译中的平行语料库构建方法研究
机器翻译中的平行语料库构建方法研究机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机自动将一种语言的输入文本翻译成另一种语言的过程。
而构建一个高质量的机器翻译系统需要大量的平行语料库（Parallel Corpus）作为训练数据。
平行语料库是指包含源语言和目标语言对应句子的文本集合。
本文将探讨机器翻译中平行语料库的构建方法研究。
一、平行语料库的来源平行语料库的构建是机器翻译研究的基础，平行语料库的来源可以有多种途径：1. 已有翻译文本：可以利用已有的翻译文本作为平行语料库，这些文本可以是各种领域的翻译作品、新闻报道、书籍等。
这类平行语料库数量庞大，但质量参差不齐。
2. 在线平行语料库：互联网上有很多平行文本资源，比如双语网站、双语新闻等。
可以通过网络爬虫工具获取这些数据集，然后进行清洗和预处理。
3. 语料库对齐：对于只有源语言或目标语言的文本集合，可以通过语料库对齐技术，将源语言和目标语言的句子进行匹配，构建平行语料库。
二、平行语料库的清洗和预处理平行语料库获取后，需要进行清洗和预处理，以去除噪声和提高质量。
主要的清洗和预处理方法有以下几种：1. 句子对齐：对于一个源语言句子和一个目标语言句子，需要确保它们是对应的关系。
利用句子对齐技术，可以自动找到对应的源语言和目标语言句子。
2. 噪声去除：平行语料库中可能包含一些噪声数据，如乱码、标签、重复句子等。
可以使用正则表达式或其他文本处理工具去除这些噪声数据。
3. 分词和标记：对于中文和其他分词语言，需要进行分词处理，将文本按照词语进行切分。
同时，还可以使用词性标注、命名实体识别等工具对句子进行标记。
4. 数据过滤：对于大规模的平行语料库，可以使用一些质量评估指标过滤出高质量的数据。
例如，句子长度、词汇覆盖度、语法正确性等。
三、平行语料库的增强方法在构建平行语料库的过程中，常常会面临数据不足的问题。
可以采用以下方法增强平行语料库的规模和质量：1. 人工翻译：通过雇佣专业翻译人员进行人工翻译，获得高质量的平行语料库。
机器翻译与人工智能研究报告
2018 机器翻译 与人工智能研究报告AMiner 研究报告第五期Contents目录1概念篇1.1 机器翻译简介 (2)1.2 机器翻译发展历程 (2)1.3 我国机器翻译现状 (5)2技术篇2.1 理性主义方法 (9)2.1.1 基于规则的机器翻译 (9)2.2 经验主义方法 (12)2.2.1 基于统计的机器翻译 (13)2.2.2 基于实例的机器翻译 (15)2.2.3 基于深度学习的机器翻译 (16)3 人才篇3.1 领军人物 (22)3.2 中坚力量 (28)3.3 领域新星 (33)4 应用篇4.1 趋势篇 (36)5 趋势篇5.1 趋势篇 (39)图表目录图 1 抽象转换的分层实现 (3)图 2 机器翻译技术源头 (4)图 3 机器翻译过程 (9)图 4 机器翻译的转换层面 (10)图 5 直接翻译过程 (10)图 6 基于转换方法的翻译流程 (11)图 7 中间语言与转换方法比较 (12)图 8 中间语转换翻译过程 (12)图 9统计机器翻译典型模型 (13)图 10 基于统计的机器翻译模型 (14)图 11 基于实例方法翻译过程 (15)图 12 深度学习发展脉络 (16)图 13 机器翻译领域全球学者分布 (21)图 14 机器翻译领域中国学者分布图 (21)图 15 机器翻译各国人才顺逆差图 (22)图 16 机器翻译领域全局热度 (39)图 17机器翻译领域近期热度 (39)扫码订阅摘要随着计算机科学技术的发展，机器翻译作为自然语言处理研究的重要组成部分越发受到人们关注。
经过了几十年的努力，以机器翻译为代表的自然语言处理工作取得了巨大的进展，并且在未来有着广阔的发展空间，为了梳理机器翻译领域的研究概括，我们编写了此份报告，主要内容包括：机器翻译概论。
首先对机器翻译进行定义，接着对机器翻译的发展历程进行了梳理，对我国机器翻译现状进行了简单介绍。
机器翻译技术原理。
机器翻译的技术原理可以概括为基于理性主义的方法和基于经验主义的方法两种，分别对两种方法下的基于规则的翻译方法、基于实例的翻译方法、基于统计的翻译方法以及基于深度学习的翻译方法进行介绍。
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赵铁军（2000）第1章；冯志伟（1995）第1－3章
4
机器翻译的需求类型及应用领域
传播信息（dissemination） 浏览信息（assimliation） 交流信息（interchange） 查询信息（information access）
Æ 出版/信息发布 Æ 网页/题录翻译 Æ 实时/多语聊天室 Æ 跨语言信息检索
P/#
of
NP/np N/花 P/上 N/桌 W/。
She
puts
a
bunch of flowers on
table
.
16
4 基于实例的MT
Makoto Nagao（1984）
实例库
源语言实例 匹 配 对齐 目标语言实例
命中句子S’
对应句子T’ 译文句子T
源语言句子S
17
EBMT示例
英语实例 He eats vegetable Acid eats metal 汉语实例 他吃蔬菜 酸腐蚀金属
Gale, 1991
21
词汇对齐可能性的度量方法
φ 2 检验
联立表(contingency table) t s ¬s a c ¬t b d
<s,t>是候选对译词对儿 a : 语料中同时出现s和t的句对数 b : 语料中出现s不出现t的句对数 c : 语料中不出现s出现t的句对数 d : 语料中s,t同时不出现的句对数
家庭 4,974 441
¬ 家庭 38,980 852,682
(31950 × 848330 − 12004 × 4793) 2 φ ( house, 房子)＝ (31950 + 12004) × (31950 + 4793) × (12004 + 848330) × ( 4793 + 848330)
＝0.62
( 4974 × 852682 − 38980 × 441) 2 φ ( house , 家庭 )＝ ( 4974 + 38980 ) × ( 4974 + 441) × ( 38980 + 852682 ) × ( 441 + 852682 )
2
＝0.098
23
Word-type / Word-token alignment
np
mp 把
sp 放 在 桌 上 。
13
一 束 花
从源语言结构树到目标语言结构树
zj dj vp pp np r
她
SS/zj CS/dj VP/vp
vp np pp
VP/vp PP/pp
NP/pp #/p NP/np
p
mp
np
v 放 在
sp 桌 上
NP/np
#/p
PP/sp P/上 N/桌
NP/mp
9
RBMT的一般图示
中间语言(知识表示)
源语言语 义结构
语义 转换
目标语言 语义结构
源语言句 法结构
句法 转换 词汇 转换 分析部分 生成部分
目标语言 句法结构
源语言词串
目标语言词串
10
综合型机器翻译系统（multi-engine MT）
规则引擎 实例引擎 源语言 …… 词汇直译引擎
Christopher Hogan, Robert E. Frederking, 1998, An Evaluation of Multi-engine MT Architecture, In "Machine Translation and the Information Soup, pages 113-123, Third Conference of the Association for Machine Translation in Americas (AMTA’98), Langhorne, PA. USA, October“ /afs//user/chogan/Web/Publications.html
NP/mp
P/# NP/np
N/花
T/一 N/束 of
NP/mp
P/# NP/np
N/花
W/。
T/一 N/束 of
15
对目标语言词语进行变形调整
SS/zj CS/dj VP/vp
VP/vp NP/pp NP/np #/p NP/mp N/她 V/放 T/一 N/束 NP/np
PP/pp #/p PP/sp
P/# NP/np
N/花 W/。
把 一 束 花
。 R/她 V/放
T/一 N/束 of
14
对目标语言结构树进行语序调整
SS/zj CS/dj VP/vp VP/vp PP/pp NP/np N/她 V/放 #/p PP/sp P/上 N/桌 NP/pp #/p NP/np VP/vp NP/pp NP/np #/p W/。 N/她 V/放 NP/np #/p SS/zj CS/dj VP/vp PP/pp PP/sp P/上 N/桌
7
FAHQMT（fully automatic high quality machine translation）是个遥不可及的梦
中间语言法（ Interlingua ）
语言1 中间 语言 语言3 (1)
语言2
语言1
语言2
语言4
语言3 (2)
语言4
中间语言的例子：世界语，人工定义的语言等
8
转换法（Transfer）
输入： I eat potatoes
输出： 我吃土豆
18
EBMT示例（续）
英语实例 <He>1e <turned on>2e <the radio>3e <The wallet>4e <is put>5e <on the table>6e 汉语实例 <他>1c <把收音机>3c <打开了>2c <钱包>4c <放>5c <在桌上>6c
2
1 什么是机器翻译
• Machine Translation （MT） 机器翻译 用计算机实现从一种自然语言（源语言/source language）到 另一种自然语言（目标语言/target language）文本的翻译
• Human Assisted Machine Translation (HAMT) • Computer Aided Translation (CAT) • Fully Automatic Machine Translation (FAMT)
Note: 对于不同的需求，机器翻译系统的设计应该有针对性， 同时对系统的要求也会有所不同 Hutchins, 1999, The Development and use of Machine Translation system and computer-based translation tools, In Proceeding of International Conference on MT & Computer Language Information Processing, 1999.6.26-28. Beijing
人助机译 机助人译 全自动机器翻译
3
机器翻译发展小史
1946 – 1954 1966 1970 － 1980 1980 － 1990 1990 － 第1个MT系统在美国Georgetown大学问世，6条规则， 250个词，俄语 Æ 英语 (50个句子/化学文本) ALPAC报告，MT陷入低谷 反思，计算语言学理论的发展，人工智能的发展 基于规则的系统日益成熟； 与此同时，人们开始探索更多其他的MT方法 MT应用需求呈上升趋势，技术日益靠拢实用目标，与 语音技术、互联网应用的结合趋势日渐明显
6
技术策略
受限语言 受限领域 人助机译 机助人译
Xerox , Boeing 等大公司都使用受限英语（或simplified English）来撰写技术文 档，以及进行技术手册的机器翻译 俞士汶，1995，《关于受限的规则汉语的设想》，载王均主编《语言现代化 论丛》，山东教育出版社，1995年，pp193-205 张伟，1998，《受限汉语辅助写作系统的构想》，载《计算机世界报》1998 年4月13日,第13期D版技术专题
φ 2 ( s, t ) =
(a × d − b × c) ( a + b) × ( a + c ) × ( b + d ) × ( c + d )
2
φ 2 ( s, t ) 值越高，
<s,t> 越可能是 对译词对儿
22
词汇对齐示例
房子 house 31,950 ¬ house 4,793
2
¬ 房子 12,004 848,330 house ¬ house
5
2 MT的基本方法与技术策略
理性主义（传统） MT路线/基于规 则的MT方法 （RBMT） • 直接翻译法 • 转换法 • 中间语言法 • EBMT 经验主义MT路线 /基于语料库，基 于统计的MT方法 • Translation Memory • Pattern-based MT • Statistical approach to MT
filter
她/r 把/p 一/m-d 束/q 花/n 放/v 在/p-v 桌/n 上/f-v 。/w
12
对源语言进行句法分析
她/r 把/p 一/m-d 束/q 花/n 放/v 在/p-v 桌/n 上/f-v 。/w
Rule Base
zj dj vp pp np np
她
parser
Lexicon
vp pp