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面向商业应用的机器翻译方兴未艾论文

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自1954年起,世界各国许多大学已经展开了对机器翻译的研究,但机器翻译仍然没有在商业领域大规模应用。然而,上世纪八十年代开始,一些翻译服务公司开始使用一种非常原始的翻译辅助工具,通常称为翻译记忆库(TM)。TM工具将句子译文存入数据库,这样一旦翻译的文件出现同样的句子,译者就可以直接使用它们。相较TM而言,机器翻译则指完全自动化。理论上机器翻译能够让译者失业。然而,机器翻译技术输出的译文质量无法达到出版及终端用户使用的要求。因此,专业的翻译服务行业还将会继续存在多年,一边为机器翻译改善技术,一边对机器翻译的译文进行后编辑。
  第一代机器翻译技术基于句法分析和转换并结合了双语词典:即基于规则的引擎。上世纪九十年代以来,开发了一种构建机器翻译的替代策略,该策略忽略语法,完全依靠来自语言与翻译数据的统计技术。这种策略称为基于统计的机器翻译,建立在大量的单语和双语数据的基础之上。这个策略使过去二十多年来积累的翻译记忆库数据派上用场。
  机器翻译打开沟通大门
  虽然面向翻译服务业的技术姗姗来迟,但现在它已到来,并且必将转变一切。在不远的将来,世界上的人们讲自己母语的时候,别人都将能够理解。正在步入融合的时代:翻译技术将作为一种实用程序(Utility)嵌入到包括各种应用、设备、标志牌和显示屏中。
  在新市场上不断找到新客户将使这个产业蓬勃发展。政府和民众的联系和沟通将更加便捷。消费者可以随时随地与人沟通,好像从来不曾存在语言障碍。
  不要误解我的意思。机器翻译并不完美,但它打开了沟通的大门,破除了沟通的障碍。机器翻译可以用来提升翻译产业,并促使它不断改善技术,填充国际沟通的鸿沟。
  这个构想太乐观了吗?如果你像TAUS所做的那样,相信翻译数据的力量,这个构想就不会只是镜花水月。翻译数据是机器翻译技术的燃料,数据为翻译引擎注入动力。翻译引擎或许永远不能等同于人类的语言能力,但它足以帮在不曾使用或永远不会使用的语言环境里进行交流。机器翻译将新的通用语言。
  机器翻译经过长时间的实验、试用和测试,但当时仍未实用性测试这一关。在数百万人开始在搜索网页上点击翻译按钮之前,机器翻译曾被认为是乌托邦。但不管译文质量多么糟糕、可笑,人们却喜欢这样一个事实:机器翻译是可控的、实时的。机器翻译是时代的标志,用户掌控并驱动着它的变革。
  步入融合时代
  自1980年以来,翻译行业每十年就发生一次变革(如上图所示),但没有一次变革像今天所面对的“融合”变革这么剧烈。
  信息容量呈爆炸式增长,已经高达泽字节(10的21次方字节),它可能与数十亿新用户随意点击翻译按钮有关。当从20世纪的出口心态转变为21世纪的全球开放社会时,语言对的组合在未来十年将从7种源语言和60种目标语言转变为200种源语言和200种目标语言。纯人工驱动的翻译处理无法满足新世纪的需求,这点毋庸置疑。
  在的这种集成时期,企业和机构都忙于转变翻译职能的孤立状态,他们的重心都放在了将翻译集成在诸如内容管理系统这样的企业应用。这将帮助企业提高工作能力,不仅仅是翻译普通文本、说明书、手册和软件。
  然而,对于翻译量越来越大,速度要求越来越快,甚至要即时翻译的需求,面对着很大的压力。这为创新者提供了大量机会,从而抓住融合的契机,提供前所未有的解决方案。
  大数据带来的机遇与挑战
  大数据对翻译行业的性不可低估。大数据将推动自动翻译向前发展。大数据将能够应对包括机器翻译在内的自然语言处理的不同领域的挑战。计算机将能够自动运转语义聚类和类型识别处理,这就意味着计算机可以识别行业领域(如医学和放射学)和内容类型(如说明书或专利申请)。
  大数据对机器翻译技术的持续改善和 化至关。由于现代机器翻译系统越来越多的平行数据,而这样大量的数据最终要达到使用传统数据管理技术无法处理的极限,因此大数据技术已经决定因素。如果计算机获得更多数据,也能够更好地进行术语挖掘。
  大数据可以识别同义词、相关术语、新词、行业用语,并运用平行处理工具自动生成句法分类。简单的统计翻译模型发展包含(基于句法或对齐的)层次树结构的混合模型,使得机器翻译引擎能够进行远距离调序,产生更流畅、准确的译文,这对于结构差异大的语言对更是如此。
  在这个融合时代,翻译的内容正从文档和软件版本转变成零散的文本、在多个屏幕上发布的音频和视频。终端用户、大众或病

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障碍。机器翻译可以用来提升翻译产业,并促使它不断改善技术,填充国际沟通的鸿沟。  这个构想太乐观了吗?如果你像TAUS所做的那样,相信翻译数据的力量,这个构想就不会只是镜花水月。翻译数据是机器翻译技术的燃料,数据为翻译引擎注入动力。翻译引擎或许永远不能等同于人类的语言能力,但它足以帮在不曾使用或永远不会使用的语WWw.YingyuLunwen.com 英语论文网整理提供 面向商业应用的机器翻译方兴未艾论文WORD版下载

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