技术翻译时代的到来
人工智能技术在语言翻译中的应用及未来发展趋势
人工智能技术在语言翻译中的应用及未来发展趋势“翻译成为人类与未来的通行证”，这是机器翻译跨越语言壁垒的重要意义之一。
在这样一个瞬息万变的时代，翻译不再是某个人的特权，不再是某个行业的专利，而是全球化的必需品。
这背后，离不开人工智能技术在语言翻译中的应用与未来发展趋势。
首先，人工智能技术在语言翻译中的应用已经相当的成熟。
自然语言处理技术是机器翻译的关键之一。
随着深度学习模型的不断发展，特别是神经机器翻译技术的出现，机器翻译质量得到了显著提高。
很多语言翻译公司的自动化翻译系统使用了神经机器翻译技术，像Google Translate、百度翻译、有道翻译等。
此外，语音识别技术、自然语言生成技术、大数据挖掘技术、人工智能算法也逐渐渗透到翻译领域，从而为语言翻译带来了更多的应用场景。
比如，语音转写技术可以将电话会议中的内容实时转写成文字，减轻了笔录员的工作负担，大大提高了工作效率。
自然语言生成技术可以将晦涩难懂的技术语言转换为通俗易懂的语言，比如将医学知识转化为简明易懂的流行语言，为大众普及健康知识提供了更好的工具。
其次，未来人工智能技术在语言翻译中的应用也有着广阔的发展空间。
一方面，人工智能机器翻译的质量还有很大提升空间，可以通过增加数据量、改进算法等多方面的优化来实现。
翻译数据是机器翻译系统中至关重要的组成部分，数据的质量和数量都会直接影响到翻译系统的表现。
因此，精细化的翻译语料库建设将会越来越受重视。
并且，基于多模式学习和半监督学习的技术也在逐渐成熟，这将会极大的扩展训练数据的来源，提高翻译系统的信息获取与表示能力。
另一方面，人工智能技术将会进一步拓展翻译的应用场景。
除了传统的文本翻译和口译翻译，人工智能技术还可以被用于笔译、本地化、多语种会议、远程教育等领域的翻译服务，甚至可以用于语音聊天机器人、语音语义搜索、语音在线客服等人机对话场景。
最后，对于这些新技术的应用，我们还需要以人为本、平衡权利和责任。
互联网时代的数字化翻译技术研究
互联网时代的数字化翻译技术研究数字化翻译技术是在互联网时代崛起的一种新型翻译形式。
它基于人工智能技术、自然语言处理技术、语音识别技术及机器翻译技术等，在数字化的环境下对外语进行快速、精准的翻译处理。
数字化翻译技术在翻译行业中已经逐渐走向了成熟，成为了改变业界格局的关键技术之一。
数字化翻译技术的产生与发展与互联网的普及密切相关。
互联网的发展，把全球化的信息共享带入了一个全新的阶段。
越来越多的人文、商业等领域的交流，都开始采用跨语言的方式进行。
连线整个地球，将人类的社会联系得愈发紧密。
数字化翻译技术，就是在这种背景下产生的，并且促进了这种跨文化交流的发展。
数字化翻译技术的应用场景非常广泛，覆盖行业也非常多样化，如互联网公司、电商平台、外贸公司、翻译公司、机场、旅游景点等等。
尤其在国际商贸、技术交流、旅游、文化交流等方面，数字化翻译技术的应用越来越广泛，成为推动人际交流的枢纽。
数字化翻译技术的核心手段是自然语言处理（NLP）技术。
NLP技术能够将自然语言（如英语、中文、日语等）转化为计算机能够理解和处理的语言，从而实现人与计算机之间的交互。
NLP技术包括自动语音识别技术、自然语言理解技术和自然语言生成技术等三个部分。
它们是数字化翻译技术的重要基石。
数字化翻译技术另一个核心是机器翻译技术。
机器翻译技术是自然语言处理技术的一种应用。
通过将计算机处理自然语言的技术与语言学知识相结合，提高翻译的准确率和翻译速度。
目前机器翻译技术主要分为统计机器翻译、基于规则的机器翻译和神经网络机器翻译。
统计机器翻译是指利用统计模型来进行翻译的一种方法。
它建立在大量对齐的语言对上，并将其作为翻译的基础。
另一方面，基于规则的机器翻译则是将语言的规则表达式作为输入，并将其转化为目标语言。
这种方法需要大量的语言学知识作为支持，但准确率更高。
神经网络机器翻译基于深度学习模型，能够学习和表达语言间的复杂关系，进一步增强翻译质量。
同时，神经网络机器翻译还能够利用大量非规则的翻译语料，提高翻译系统的健壮性。
人工智能时代的翻译技术
人工智能时代的翻译技术随着全球化的日益深入，人们对跨语言交流的需求不断增加，翻译技术得到了越来越多的关注。
在人工智能时代，翻译技术也迎来了新的机遇和挑战。
本文将从机器翻译技术的发展、应用和挑战三个方面，探讨人工智能时代的翻译技术。
一、机器翻译技术的发展机器翻译技术的发展是一个半个世纪以来的长时间过程。
早在1950年代，机器翻译技术就开始引起人们的兴趣。
1954年，美国计算机科学家乔治·瓦茨开创了现代机器翻译的研究领域。
20世纪60年代，机器翻译技术进入了第一个高峰期。
但是由于当时计算机性能受限，偏见等问题的影响，机器翻译的质量并不高。
到了20世纪80年代，随着计算机技术的迅猛发展，人们开始重新关注机器翻译技术，并取得了许多重要进展。
如今，机器翻译技术已经可以实现近乎自然的跨语言交流，成为解决人们语言障碍的有效手段。
二、机器翻译技术的应用目前，机器翻译技术已经在各个领域得到广泛应用。
在商业领域，机器翻译技术可以帮助公司进行跨语言交流和跨文化合作。
在科技领域，机器翻译技术可以帮助科学家翻译外文文献，加速科技创新。
在教育领域，机器翻译技术可以帮助学生突破语言障碍，更加高效地学习知识。
在旅游领域，机器翻译技术可以帮助旅客更好地融入当地文化，更加愉悦地旅游。
三、机器翻译技术的挑战机器翻译技术虽然取得了许多进展，但是仍然存在很多挑战。
首先，机器翻译技术对原文语义的理解能力有限，难以做到精准翻译。
其次，机器翻译技术的适应能力有限，仍然存在语言、文化差异等问题。
此外，机器翻译技术对网络环境的要求较高，网络环境不稳定时翻译质量会受到较大影响。
最后，机器翻译技术存在安全问题，机器翻译的数据存在被窃取、篡改等风险。
结语随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术将会越来越受到重视。
人们需要不断探索机器翻译技术的发展路径，寻找新的突破口，创新更加智能、优质的翻译产品，为实现人们交流、沟通的的目标贡献力量。
翻译行业的数字化转型与创新
翻译行业的数字化转型与创新近年来，随着互联网、人工智能以及大数据技术的迅速发展，翻译行业也面临着数字化转型的挑战。
在这样一个数字化时代，传统的翻译模式已经无法满足人们对翻译质量和效率的需求。
数字化转型已经成为翻译行业的必然趋势。
数字化翻译模式的出现随着全球化进程日益加速，翻译需求也越来越大。
由于不同语言之间的差异，传统的翻译过程极易出现误译和漏译，从而导致翻译质量不佳。
而数字化翻译模式的出现，则可以通过先进的技术手段，消除这些问题，大大提高翻译效率和质量。
数字化翻译的本质数字化翻译就是将翻译过程数字化，将传统的手工翻译方式转化为机器学习、人工智能等新技术的应用，从而实现高效、准确、快捷的翻译服务。
数字化翻译的本质是通过算法和数据，建立计算机与人之间的智能沟通渠道，快速、准确地处理和分析大量语言数据，实现精准翻译和交流。
数字化转型的挑战与机遇数字化转型带来的挑战和机遇并存。
数字化转型需要大量的技术投入和人才储备，这对小型翻译公司和自由翻译人员来说是一个挑战。
但是，数字化转型也为企业带来了更多的机遇。
它能帮助企业提高翻译效率，优化翻译流程，降低翻译成本，提高翻译质量，同时也能够促进企业国际化进程，提高其在国际市场上的竞争力。
数字化转型的发展趋势数字化转型已经成为翻译行业的趋势，数字化技术已经开始渗透到翻译领域。
未来，数字化转型的发展趋势将会是更多高性能翻译软件的出现和大量数据和算法的积累，同时也将是更加人性化的交互界面和自然语言处理技术的提升。
数字化转型的发展趋势将带来更多的创新，创造更多的业务领域和商业机会，推动翻译行业的进一步发展。
结语数字化转型已不仅仅是翻译行业的问题，而是整个社会面临的挑战和机遇。
数字化转型将会带来更快、更准确、更节省成本的翻译服务，同时也会改变翻译领域的商业模式和行业文化。
我们必须积极应对数字化转型，不断提升自身技术水平和创新意识，把握数字化转型带来的机遇和挑战，为翻译行业的发展贡献自己的力量。
大数据时代的到来对文学翻译的影响
语言新探大数据时代的到来对文学翻译的影响张丰霞 云南师范大学外国语学院摘要：科技的进步使人们的生活更加的便利，某种程度上解放了人的双手甚至是大脑，使人们的工作效率成倍提高，翻译大数据时代的到来产生了各样的翻译机器和软件，然而文学翻译直至今日仍是各种翻译软件不曾踏足的处女地，那么大数据时代到来又会对文学翻译带来怎样的变化。
关键词：大数据；文学翻译；机器翻译语料库早在上个世纪九十年代就已经出现，但发展着实缓慢，直到些年我国对语料库及翻译的研究才开始迅速腾飞，以至于当下中国自主研发的翻译软件就不下十款，如transgod、百度翻译，有道翻译、Tmxmall、芝麻翻译等等，每款软件都各有其特点，但同时他们还有一个共同点，就是并没有专门的文学翻译模块，而对非文学文本的分类倒是相当细致，那么这些软件当真对文学翻译没有用处吗？一、文学翻译近年来随着我国的国际影响力不断扩大，文化软实力的提升也日益重要，中华民族文化璀璨，历史悠久是全世界人民共同认可的，然而文化的传播确实阻力重重。
但是，就英语国家从事汉英翻译的译者群而言，中国现当代文学的翻译现状并不乐观。
我国大多数高校近年来新增了MTI专业旨在培养专业的翻译人才，以适应市场的需求，然而机器翻译的出现又对这些人提出了更高的要求同时对他们的职业生涯也造成了一定的冲击。
在某些领域(除了文学)机器比人具有更高的翻译准确性。
而文学翻译一直不被翻译界所重视，一方面它的回报率低，另一方面耗费的时间也更长，因为文学翻译的文本中所蕴含的文化感情等只有人而不是机器才能体会。
二、语料库翻译计算计技术的发展催生了各色语料库如：Glosbe、Linguee、TAUS Data、北京大学CCL语料库、语料库在线等，及各种CAT软件也是层出不穷，这里便不一一列举。
当然这些翻译软件在设计时也考虑到了各国甚至各种语言文化之间的差异性，对于所使用者的文化语言等也做了归化的处理，当下的翻译工作者不仅要对语言有着高度的敏感性，对各种翻译软件包括各种电子辞典等也要有相当的了解。
机器翻译技术的发展历程和未来发展趋势
机器翻译技术的发展历程和未来发展趋势随着全球化的发展以及人们不断增加的跨国交流需求，机器翻译技术日益成为现代人们工作和生活中不可或缺的一部分。
本文将深入探讨机器翻译技术的发展历程和未来发展趋势，以及机器翻译技术的应用和挑战。
一、机器翻译技术的发展历程机器翻译技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代中期。
当时在美国进行的成果翻译项目开创了机器翻译的新时代。
然而，当时的机器翻译技术并不够成熟，其翻译的质量不令人满意。
直到1988年，IBM公司推出了其翻译系统的第一个商用版本，这标志着机器翻译技术已经走上商用化的道路，越来越多的企业开始用机器翻译技术代替人工翻译。
然而，机器翻译技术的质量依然存在缺陷。
传统机器翻译技术往往不能够避免语义错误，使得机器翻译的结果难以理解。
后来，随着机器学习和深度学习技术的发展，一些新的机器翻译技术开始崭露头角。
二、机器翻译技术的未来发展趋势1. 基于机器学习和人工智能技术随着机器学习和人工智能技术的不断发展，越来越多的机器翻译技术开始基于这些新技术。
这类新技术不仅能够更好地理解语言的含义，还可以对人类语言中的表达方式、习语、口语等非标准化元素进行处理。
2. 面向特定场景的机器翻译技术未来的机器翻译技术将不再是一种泛用的翻译技术，而是一种更加专业化的、针对特定场景的翻译解决方案。
例如，医疗、法律等领域的机器翻译技术都将更加专业化。
3. 翻译机器人未来的机器翻译技术可能会出现“翻译机器人”，这种机器人能够实时翻译并口头传递翻译结果，帮助人们在交流中跨越语言和文化障碍。
三、机器翻译技术的应用和挑战机器翻译技术的应用已经非常广泛。
例如，机器翻译技术可以用于商业合同、网络商品描述、跨语言在线检索、翻译新闻和文学作品等。
特别是在大数据、人工智能和物联网等技术盛行的当今社会，机器翻译技术的应用更是不可避免。
然而，机器翻译技术还存在着一些挑战，例如语义理解、文化差异、隐私保护等问题。
对于商业机密、个人隐私等敏感信息的翻译问题，机器翻译技术依然存在风险。
大数据时代背景下的翻译技术发展研究
大数据时代背景下的翻译技术发展研究
随着近年来移动互联网的迅速发展，移动设备涉及到的数据量不断增加，数据时代正在迅速发展。
由此带来的数据大量和繁多，可以全面支持翻译技术的发展。
大数据背景下，翻译行业面临以下两个问题：
第一，如何充分利用数据来优化翻译效率，提高翻译质量。
有了大量数据支撑，翻译机构可以应用深度学习技术，利用自然语言处理技术来加速翻译。
为此，翻译机构可以利用云计算，将大量的翻译数据一次性同时传输到百度、腾讯等大数据平台上，以实现自动化效率最大化，质量保证。
第二，如何提高文本翻译的准确度。
鉴于数据量大和复杂性强，文本翻译的准确度自然也是值得考虑的课题。
翻译机构可以开发多种翻译软件，如智能翻译、数据驱动的翻译系统，并结合文本与语音语义分析技术，优化翻译结果并保持原有内容的真实性、准确性和逻辑性。
此外，翻译机构可以将大量的翻译数据进行有效整合，形成一个较为完备的翻译资源库，以便于后期发挥其功能。
最后，翻译行业还需要专业的技术人员管理大数据分析，以助力翻译行业的发展。
总而言之，在大数据时代，翻译技术将有机会得到令人满意的发展，提高翻译质量和效率，并“突破”国际文化差异。
新时代我国机器翻译发展趋势
新时代我国机器翻译发展趋势随着科技的发展和人们对于语言交流需求的增加，机器翻译技术已逐渐成为互联网时代不可或缺的一部分。
随着人工智能技术的不断成熟，新时代我国机器翻译的发展已呈现出一系列重要趋势。
一、机器翻译技术的逐渐人性化传统的机器翻译技术在翻译过程中主要依赖语言规则，需要人工不断的添加语料库及语言规则，难以达到准确翻译的效果。
与此相对，新时代我国机器翻译技术则更加注重机器翻译的人性化，通过引入人工智能及深度学习技术，使机器翻译系统具有了自我学习和自我纠错能力。
未来，随着机器翻译技术的不断进步，人性化程度将进一步提高。
二、机器翻译技术的智能化人工智能作为新时代的一项重要技术，也对机器翻译技术的智能化产生了重要的影响。
机器翻译技术的智能化很大程度上取决于所使用的算法和模型。
例如，翻译过程中出现歧义，传统机器翻译技术需要人工进行指定，而新时代我国机器翻译却可以通过提取句子上下文信息，利用深度学习技术自动判断正确的翻译结果。
这样的智能化技术可以大大提高机器翻译的精度和稳定性。
三、机器翻译技术的多模态化在新时代的语言应用中，机器翻译技术的应用场景也不断拓展。
例如语音翻译、图像翻译和文字翻译等，这些应用场景体现出了机器翻译技术的多模态化趋势。
未来，随着技术的发展和各种智能设备的快速普及，多模态机器翻译技术将成为市场上的重要应用。
四、机器翻译技术的功能化新时代的机器翻译技术在功能上也发生了重要的转变。
传统的机器翻译技术只是单纯的将一种语言翻译成另一种语言，而新时代的机器翻译技术则可以完成更复杂的功能。
例如，语音识别手写文字输入、离线语音识别等，这些新的功能给予翻译机更多的应用场景，同时使机器翻译技术更加精细化。
五、机器翻译技术的复合化新时代的机器翻译技术也不再是单纯的独立存在，而是和人工智能、大数据和云计算等技术进行复合，形成了新的技术体系。
例如，机器翻译技术与大数据技术结合，可以为企业提供语言翻译服务，同时通过分析翻译数据，发现客户的语言需求，从而在产品开发、营销等方面进行调整。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
技术翻译时代的到来
摘要:文化全球化和科技信息时代的到来,使不同国家和地区的人们有更多的机会对以科技发展为主要特征的现代社会生活进行更广阔和更深层面的交流合作及信息共享。
科技翻译作为各国科技工作者之间学习探讨包容吸收他人先进技术的一座桥梁,在促进国际信息交流乃至提高全民科技素质方面起着越来越重要的作用。
关键词:技术翻译技术交流翻译研究
自古以来,科技知识始终被认为是最宝贵的财富。
通过翻译进行的信息交流,在人类文明发展及科技进步的过程中发挥了巨大作用。
毫无疑问,翻译的重要性正在与日俱增,特别是它让我们感觉到正处身于“信息时代”。
事实上,斯克特·蒙哥马利(Scott Montgomery)始终坚持这一观点:虽然英语在全球范围内通用,而且不少人以英语作为商业与科技交流的通用语言,但我仍是确信技术翻译将出现前所未有的需求。
一些人在习惯上曲解了技术翻译的复杂性和重要性。
这些人认为技术翻译纯粹是信息的转换,而且只要“源”信息不变,人人都会满意,译者亦有所得。
但是,贝特丽丝·门德斯-肯顿指出:仅以科技文本呈现信息远远不够,文本中必须要有正确的语句和文本结构,从而使文本其成为连贯、易读的目标文本。
本文与其它文章引用的不同文献阐明了技术翻译的实际情况:技术翻译受到一系列问题和因素的影响,对于在全球
环境和多种语言环境中技术信息产品面临的问题,这些简单列出的情况仅属于冰山一角。
我们从《专业翻译杂志》关于技术翻译特刊的文章中看到:大家从不同角度对技术翻译进行研究,这是一件令人振奋的事情。
虽然一些方法看来很遥远,甚至与多种方式背道而驰,但是它们仍从不同方面对技术翻译研究提供了很多有价值的视角。
这些视角通常很隐蔽,却总是揭示出新的重叠领域,这些重叠领域由不同的专业相辅相成,或者以其它地方进行的工作作为基础。
结合其它地方在LSP领域进行的研究,这些文献表明:在如何看待、教学和研究技术翻译方面,技术翻译领域已经达到一个新的成熟水平。
克劳斯·舒伯特表明:技术翻译作为一项专业的交流活动,不能完全在传统翻译研究的语境内进行描述和塑造。
他描述了技术翻译发生的复杂、高度跨学科环境,他指出其中有各种各样的控制因素,这些因素不仅影响译者的工作,而且影响他们使用的材料、资源和策略。
正如苏珊娜·格里希表达的观点:对于包括在多语言环境下技术信息的设计、规划、制作、翻译、评估和管理的一个高级科目,在从技术翻译的研究受益的同时,也需要在技术交流方面进行考虑。
必须强调的是:这样的多语言环境将不再是例外情况。
事实上无论是法律原因或出于良好的商业意识,绝大多数技术信息的商业制造者发觉自己正在一个多语言环境下工作。
在格里希提出的翻译质量评估模式中,她指出我们需要一个更广泛且跨学科更多的研究法,此研究法应胜过经常用来
比较ST和TT以鉴定非等价各种型式的传统TQA方法。
玛丽贝尔·耳塞多尔·桑切斯和她格拉纳达大学的同事们的论文中反映了技术翻译的跨学科性和多样性。
作者在文中指出:技术文本经常采用非语言策略和方法,以便有效传达它的信息。
舒伯特的论文也显示出对我们培训技术译者方法的有趣暗示。
玛丽贝尔·耳塞多尔·桑切斯也在技术翻译和本地化之间做了有趣的连接,因为它们两者都涉及对多峰多媒体信息的处理
如果仅翻译研究不能解释技术翻译过程中涉及的所有种种因素和情形,那么仅仅基于翻译研究的培训计划能真正的为学生们提供他们需要的知识、技术和技能使他们成为专业技术译者吗？彼得·卡斯特伯格提供了一个实际的例证,证明如何通过使用与传统翻译研究无关的学科补充和增强译者的培训。
他还论述了个人知识管理(PKM)的使用。
PKM提出以研究和信息管理技巧装备学生以应对技术译者所面临的范围浩淼的学科。
更多的观念加强了这个观点:技术翻译不仅仅是保证内容的实际准确性。
雷德噶蒂斯·斯托尔塞指出技术翻译与它所涉及的语言文化有着非常密切的关系。
大家始终不认可这点,因为技术翻译的焦点总是以某学科或术语为中心。
实际上,斯托尔塞自己注释说技术文本的翻译“不只是对术语的处理”。
格哈德·亨佩尔在他的意大利语和德语技术手册研究中指出了文本中如何演绎不同文化,不同文化习惯之间的冲突如何能影响翻译质量的。
斯托尔塞宣称:除非术语标准化,否则它就可能出现问题。
如果术语没有标准化,各种各样的文化因素意味着必须对术语进行仔细核对,因为不同文化间的不一致可能导致相同概念在不同文化中的不同表示。
尽管科学的事实是“术语以准确的定义为基准”、“各系统层次中的每个术语都具有准确定义”。
同样地,戴维·威尔姆森和拉赫曼·约瑟夫也注意到上述术语的问题甚至在同一语言内也存在。
从阿拉伯语的例子中他们注意到技术术语从一个区域到另一个区域显示出显著的偏离,即使在理论上它本应被语言和它所应用的科学或技术领域标准化。
威尔姆森和约瑟夫的论文也强调了那些母语不是英语的科学家所面临的挑战。
如果他们要成功,他们就不得不学习国际语言(英语)学科。
这也反映在推翻阿拉伯本土化科技政策中,它的作者们也主张这一点。
蒙哥马利也对这一现象进行了论述,然而他强调通用语(他确定就是英语)的普及并不排除科学家使用他们自己国家语言进行工作的需要,不管怎样,使用英语工作的压力很大。
鉴于舒伯特的主张,技术翻译作为学科领域对发展机器翻译(MT)系统兴趣欠缺,而当丽贝卡·费德雷尔和莎伦·奥布莱恩说明在技术领域工作的译者很有可能触及MT系统时,我们注意到整个车轮象是要翻转,这令人关注。
他们的研究力图确立MT系统是否能产生与传统翻译的质量相匹敌的翻译用户指南(为技术译者许多主要部分提供参考)。
根据透明度、准确性和文体对MT的翻译作品进行了检查,很明
显,如果技术翻译的标准只是基于准确性,那么该标准比本来假定的标准要更为复杂。
从包含这个问题的这些论文中显露出来的最突出和令人鼓舞的就是我们感受到大家忙于技术翻译的活力和热忱。
论文证实了它的价值和复杂性并牢固确立了技术翻译作为一门学科领域,它是令人兴奋的、有活力的、可信的。
远离那些被误解为纯粹术语练习的日子,技术翻译似乎最终走向成熟。
参考文献
[1] 乔迪·伯恩.翻译示警:认识专业翻译错误所带来的法律后果[J].专业翻译杂志.7:2～24.
[2] 珍·德莱索和朱迪思·伍兹沃.历史上的翻译家[M].阿姆斯特丹:本杰明出版社/联合国教科文组织出版社.
[3] 斯科特·蒙哥马利.翻译中的科学[M].美国芝加哥:美国芝加哥大学出版社.
[4] 德博·伊丽莎白.传统的出现:英国文艺复兴1475年至1640年的技术写作[M].纽约:贝伍德出版社.。