最新机器翻译技术的现状及发展1 精品Word文件下载.docx

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　　而中国译协也在2019年的第18届世界翻译大会上专门辟出了翻译工具、术语管理和翻译标准等分论坛，着力推动翻译技术的探讨与发展。

　　2词典型翻译软件百花齐放词典是使用范围最广的工具，它以使用便利的优势，几乎占据了每个计算机的桌面，无论语言学习者还是专业翻译人员，几乎都是必备工具。

　　词典的发展从最早的单机版本发展至今，已经有很多种产品类型，我们可以见到的有：

电子词典、在线词典、手机词典等。

　　“金山词霸”的网络版本“爱词霸”在这两年获得了长足的发展，如爱词霸网络释义、谷歌金山词霸等一系列特色功能的相继推出，将词典型翻译软件的应用领域从传统的桌面计算机拓展到网络、手机等，并取得了显著的成功。

　　另外，类似这样的搜索引擎，因为信息量大，检索便利而成为很多专业翻译人员查词的重要辅助工具。

　　值得一提的是，最新推出的基于用户发布词汇的词典编撰系统之前的词典都是以各大出版社公开发行的词典中的词条作为主要数据库来源，为用户提供查询上的便利。

　　但是传统出版词典的方式存在发布周期长、词汇更新慢的缺陷。

　　互联网的出现，加快了信息传播的速度，也提高了用户对新词更新的速度要求，为了方便新词汇的发布，词典编纂系统也就应运而生了。

　　这是一种基于用户的词典发布系统，用户可自由发起词典编纂项目，自发组织人员参与项目，发起人可以按照需要给小组成员分配不同的权限，将词汇添加等基本工作和审核人员明确区分，既确保了词典的专业性，也实现了专业语料的适时更新和发布。

　　3机器翻译应用软件融入普通网民生活谷歌语言工具的推出打破了互联网语言的藩篱，用户可以方便简捷地将目标语言的网页转化成自己的母语进行浏览。

　　事实上，这也是机器翻译软件的一个应用领域，而国内的相关软件如金山快译等，专注于为普通网民提供更为友好的英中日网站浏览体验，并在亚洲语言的机器翻译应用方面积累了大量的经验。

　　其他如华建等长期从事机器翻译研究及应用的企业，也都推出了适用于普通网民的相关软件版本。

　　机器翻译在互联网领域的应用获得了进一步的发展。

　　4机器翻译技术研究获得显著突破机器翻译按照引擎原理分为基于规则的和基于统计的两大类。

　　基于规则多年来进展缓慢，鲜有重大突破，而基于统计的方法近年不断有新的突破，也来越来越收到关注。

　　但是每种方法都有一定的局限性，因此未来的发展趋势，可能更倾向于多种方法的融合，应用多种策略综合提升机器翻译的智能化程度。

　　在沉寂了几年后，机器翻译领域在近两年又开始逐渐活跃起来，并且呈现了多元化发展的趋势。

　　谷歌、XX、雅虎等各大搜索网站都推出了自己的在线翻译，还推出了翻译机器人，日本在2019年推出了具备语音自动翻译功能手机软件，2019年4月，一种针对2019年北京奥运等特定领域智能翻译的“话语翻译关键技术研究”项目发布新闻，称已可初步为特定领域的智能翻译提供语音合成及语意分析等技术支持。

　　虽然这些只是在受限领域中进行的自动翻译，但这代表着机器翻译研究和应用有了进一步的发展。

　　其实无论国内外，诸如谷歌、微软、、日本东芝这样的巨头企业，从来就没停止过机器翻译方面的研究和探索。

　　2019年11月，模式识别国家重点实验室（）承办的第四届全国机器翻译研讨会在北京召开，大会还组织了“中国中文信息学会第四届机器翻译评测”，来自国内外的15家单位参加评测，并在研讨会上分别介绍了各自系统的实现技术。

　　实验室开发的新闻领域汉英机器翻译系统和科技领域英汉机器翻译系统在此次评测中成绩优异。

　　2019年11月，中国国家知识产权局与欧洲专利局在京联合举办“-自动机器翻译国际研讨会”。

　　2019年11月，中国科学技术信息研究所主办的第八届中日自然语言处理共同促进会在京成功召开。

　　5翻译辅助工具市场波澜不惊辅助翻译技术1998年开始进入中国，1999年《雅信》的诞生标志着中国自主研发的辅助翻译技术已经走向应用，其后，华建、赛迪、格微、传神、永利等公司陆续推出了自己的辅助翻译系统。

　　新一代的辅助翻译系统均提供了网络版，大型项目可通过多人协同工作，短期内快速完成，确保了大、急项目的速度和一致性要求，提高效率，降低成本。

　　国际上，经过一系列并购之后，吞并了诸多知名的翻译辅助工具提供商（如、、等），其翻译辅助工具成为业界的领头羊。

　　而在国内，雅信是这一领域的主要供应商。

　　总的来说，近两年翻译辅助工具市场并没有什么大的突破，这可能与辅助翻译技术相对成熟不无关系。

　　辅助翻译技术已经成为专业翻译领域的主要技术推动力，而掌握工具已经成为新一代翻译的一项重要职业能力，机助人译的工作模式已经越来越普遍。

　　6翻译管理平台领域颇有新意翻译项目管理系统包括了项目统计分析和预处理、译员组织、文档传递、进度控制、过程质量跟踪记录、项目成本记录、译员费用结算等，因研发投入比较大，开发周期较长，目前国内只有少数公司自主研发和使用。

　　一般来说，翻译项目管理适用于大中型项目的管理和控制，比人工作业更可靠，效率和质量也更高。

　　不同的翻译团队都有自己的翻译项目管理方法，但是关键环节都是一致的，所以系统设计的功能还有不少共同点，如最常用的字数统计、术语抽取、重复率统计、历史语料匹配、译前预处理、审校工具等功能。

　　这些功能模块，可单独打包为产品提供给更多的用户使用，能很大程度提高单点作业的效率。

　　2019年3月28日，由传神联合（北京）信息技术有限公司开发的“传神辅助翻译及管理平台”——我国第一个以翻译机构为中心、以翻译规模化为目的开发的基于互联网技术的协同翻译处理平台在北京融科资讯中心顺利通过了技术鉴定，并得到了与会国内外专家的肯定。

　　2019年7月14日，沈阳格微软件有限责任公司（沈航人机智能中心）研发的“基于知识管理和智能控制的协同翻译平台”通过技术成果鉴定会。

　　该项研究在利用知识管理技术实现人机双向协同翻译方面达到国际领先水平，获得了“钱伟长中文信息处理科学技术一等奖”。

　　7翻译辅助教学随着辅助翻译技术的发展，高校在人才培养过程中，也开始考虑应用辅助翻译技术来辅助教学。

　　辅助教学通常会涉及到语料库建立、辅助翻译、作业的派发和回收、师生互动、质量评价、记录和反馈等。

　　另外，还有些辅助教学系统也设计了针对口译教学方面的功能，这其中还利用了语音识别和对比技术等。

　　借助这些技术，学生可以更多的借鉴语料和经典素材获得更多能力的提升。

　　目前有些高校尝试与企业合作，开设翻译实验室，教师还可以借助企业提供的真实项目作为教学素材，将这些社会实用的内容增加到课程中，也可以针对某些专业针对性培养学生，借助语料库等辅助工具，使得学生快速掌握专业领域的翻译知识，更加符合社会需要，这种创新的人才培养方式，对培养实用型人才非常有价值。

　　随着教育改革和创新步伐的加快，相信这种辅助教学技术会越来越多地得到市场的青睐和重视。

　　8翻译质量评价系统仍有待深化在国际上，翻译质量的评价体系日趋完善，目前被广泛采用的是2450和。

　　质量评价体系的建立和完善有助于产业规模化发展，解决翻译产业中很多不规范、无序竞争的问题，让翻译产业走上良性发展的道路。

　　目前国内主要的翻译质量标准是中国译协翻译服务委员会几年前编制的《翻译服务译文质量要求》，但具体的翻译质量评价体系的引入则需要进一步的量化标准。

　　目前大多数翻译公司都还没有完整而系统的质量评价体系，这也是制约我国翻译产业规模化的一个重要因素。

　　9翻译文档格式的标准化尚需时日在翻译文档格式的标准化方面，本地化行业要远远走在前面，相关做法也值得翻译行业借鉴。

　　目前，本地化行业已经形成了标准，即以作为中间文件格式来翻译多语言文档。

　　这种特殊的格式使翻译人员能够把精力集中到所翻译的文本上，而不用担心文本的布局，从而即使在翻译不同类型的文档时，也可以使用单一的文件格式。

　　由于国内辅助翻译软件和翻译管理平台在整体技术上与国外同行仍存在一定差距，尚未在翻译文档格式的标准化方面作出应有的努力。

　　目前国内翻译行业仍以传统的文档为主，就长远而言，这势必会成为我国翻译行业向标准化和通用化方向发展的一个阻碍，也会对中外翻译交流构成一定的不利影响，因此，未来这也将是国内翻译技术发展与应用的一个重要方面。

　　10翻译技术人才的培养初现端倪一切技术的发展与进步归根结底都取决于人才的培养与发展。

　　正是因为认识到人才对于技术发展的重要意义，北京大学于2019年首开北大计算机辅助翻译专业，该专业隶属于北京大学软件与微电子学院的语言信息工程系，是全国第一个计算机辅助翻译硕士学位。

　　该专业着眼于培养同时具备翻译技能及语言信息处理技术的人才，试图以此来解决传统翻译人才不懂技术以及传统技术人才不懂语言的困境。

　　而复合型人才的培养与发展，也是解决翻译技术发展障碍的根本途径。

　　相信这一创举会为更多的教育单位所仿效，从而为我国的翻译技术发展输入越来越多的新鲜血液。

　　（本文摘编自《2019～2019中国翻译年鉴》《翻译技术领域的现状与展望》一文；

作者：

王华伟北京新诺环宇科技有限公司管理人员，闫栗丽传神联合（北京）信息技术有限公司高校事业部总经理）篇二：

机器翻译的概况与相关的语法问题机器翻译的概况与相关的语法问题[摘要]机器翻译系统要求数据化的语言分析规则，但是汉语本身具有的语法标志不多，机器翻译里面的汉语分析问题实在是难以解决。

　　通过机器翻译与汉语语法特征的探讨要建议来探讨汉语语法分析的研究方向。

　　[关键词]机器翻译语法一、导言机器翻译就是运用计算机实现从一种自然语言文本到另一种自然语言文本的翻译（，1996）。

　　机器翻译要实现对自然语言的翻译，必然涉及对自然语言的处理技术。

　　但是人类对于语言认知的过程仍然不清楚，所以计算机不可能达到人类对语言的驾驭程度。

　　尽管如此，在当今信息社会，国际之间的交流与合作日益广泛和深入，对机器翻译研究的要求也越来越高。

　　但是，至今其成果还不能满足需要，只是达到了初步实用的水平而已。

　　这不是因为这门学问的历史比较短，研究不够，而是因为研究成果不平衡，只偏重于计算机科学方面。

　　机器翻译涉及计算机科学与语言学的交叉。

　　因此，如果不研究语言的规律，汇集语言使用的知识，机器翻译系统只能是无源之水；

反之，如果只有语言学研究成果而不能用计算机加以实现，机器翻译就是空话。

　　总之，需要计算机工程师与语言学者密切合作，才能推动机器翻译不断发展。

　　但现有的机器翻译研究几乎都是以计算机工程师为中心进行的，对这个问题进行研究的语言学家实在不多。

　　在国内外研究中，外汉机器翻译系统地研制已经取得了较大的成果，达到了初步实用的阶段。

　　然而，汉外机器翻译的研究却进展缓慢，离实用化还有相当的距离。

　　这是因为在汉外机器翻译中，除了一般机器翻译普遍存在的一些困难（如一词多义，结构歧义，语义歧义等等）之外，还存在一些特殊的困难。

　　这些困难分布于翻