基于语料库的机器翻译的问题与对策

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基于语料库的机器翻译的现状与前景

基于语料库的机器翻译的现状与前景作者：钟媛媛延宏来源：《青年与社会》2019年第21期摘要：文章主要介绍了两种基于语料库的机器翻译方法：基于实例的机器翻译方法以及基于统计的机器翻译方法。

前者强调从计算机的角度通过实例推理的手段得到译文，后者侧重于从数学角度建立模型进行翻译。

两种翻译方法各有优缺点，文章认为基于语料库的机器翻译的前景：将不同的翻译方法取长补短，互相融合，发展多策略融合式机器翻译方法，同时加强基于语料库的机器翻译方法与其它学科的融合。

关键词：语料库;机器翻译;基于实例的机器翻译方法;基于统计的机器翻译方法;前景20世纪90年代，计算机技术与语料库的建设取得了长足的发展。

语料库的作为一种科学的研究方法被引入翻译这一领域，标志着机器翻译的发展进入一个新纪元。

国外关于语料库机器翻译的研究大多具有很强的实践指导性，我国基于语料库的机器翻译研究主要是以研究型的探索为主。

目前与语料库机器翻译相关的研究已经进入非常具体，专业的细微领域。

文章首先介绍了与机器翻译相关的语料库，基于规则的机器翻译以及基于语料库机器翻译的两种方法，对这些方法的优缺点分别进行了总结，旨在为研究者呈现一个清晰的语料库机器翻译相关知识的概括和总结，最后，作者指明了语料库机器翻译的前景，以期為后来研究者提供借鉴。

一、语料库与机器翻译（一）语料库语料库是指根据一定的语言学原则的指导，通过随机抽样的方法，收集未经过任何加工的连续的语言文字运用文本或者语音片段，在此基础上建成的一个容量相当的大型电子文库。

目前，语料库在语言教学，语言研究以及语言工程等方面获得了广泛的应用，具体的应用领域主要有语言频率统计，词典编纂，词汇搭配研究，语言教学以及自然语言处理等。

（二）机器翻译和基于规则的机器翻译方法机器翻译是利用计算机技术的辅助，将一种以一种语言形式存在的声音或者文字转化为以另一种语言形式存在的文字和声音（文章主要探讨的是机器翻译的文字翻译方面）。

机器翻译的常见问题及优化方法

机器翻译的常见问题及优化方法近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器翻译在跨语言交流和文化交流中扮演着越来越重要的角色。

然而，机器翻译仍然面临一些常见的问题，如语义理解、上下文把握和专业术语处理等。

本文将探讨这些问题，并提出一些优化方法。

语义理解是机器翻译中最常见的问题之一。

由于语言的复杂性和多义性，机器翻译系统往往难以准确理解句子的含义。

例如，英语中的“bank”一词既可以表示“银行”，也可以表示“河岸”。

在翻译过程中，机器翻译系统需要根据上下文和语境来确定正确的翻译。

为了解决这个问题，可以使用深度学习技术，如神经网络，来提高机器翻译系统的语义理解能力。

上下文把握是另一个常见的问题。

在翻译过程中，句子的意思往往依赖于前文和后文的内容。

然而，机器翻译系统通常只能处理单个句子，而无法理解上下文信息。

这导致了一些错误的翻译结果。

为了解决这个问题，可以使用注意力机制来帮助机器翻译系统更好地把握上下文信息。

注意力机制可以使系统在翻译过程中关注关键的上下文部分，从而提高翻译的准确性。

专业术语处理是机器翻译中的另一个挑战。

不同领域有不同的专业术语，这些术语在翻译过程中往往需要特殊处理。

然而，机器翻译系统往往无法准确理解和翻译这些术语，导致翻译结果不准确或不连贯。

为了解决这个问题，可以建立领域特定的机器翻译系统。

这些系统可以根据特定领域的语料库进行训练，从而提高对专业术语的理解和翻译能力。

除了以上问题，机器翻译还面临一些其他挑战，如语法错误、文化差异和语言风格等。

语法错误是指机器翻译系统在翻译过程中产生的语法不正确的句子。

这可能是由于语法规则的复杂性和多样性导致的。

为了解决这个问题，可以使用语法分析技术来帮助机器翻译系统生成正确的语法结构。

文化差异是指不同语言和文化之间的差异，这些差异可能导致翻译结果不准确或不合适。

为了解决这个问题，可以使用跨文化翻译技术来帮助机器翻译系统更好地理解和翻译不同文化之间的差异。

机器翻译的技术和优缺点

机器翻译的技术和优缺点机器翻译是一种基于计算机技术的翻译方式，其实现原理是通过软件程序将一种语言自动转换成另一种语言。

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，机器翻译在翻译行业中扮演着越来越重要的角色。

本文将从机器翻译的技术原理、优点和局限性三个方面来进行探讨。

一、技术原理机器翻译的技术原理主要分为三种类型：基于规则的机器翻译、统计机器翻译以及深度学习机器翻译。

基于规则的机器翻译，是一种利用专家制定的语言规则和语法规则实现翻译的技术，需要人工编写的规则非常严谨。

这种方法的翻译准确率相对较高，但需要大量的人工干预和专业知识，而且只适用于有限的语言对。

统计机器翻译，是一种通过大量双语语料库来训练计算机学习翻译模板的方法。

具体来说，就是通过分析一种语言和另一种语言的对应翻译样本，以此建立由输入语言到输出语言之间的映射模型。

这种方法的翻译速度较快，适用范围也比较广，但是需要大量的语料库支持，翻译结果质量的优劣取决于训练的质量和句子之间的相似度。

深度学习机器翻译则是近年来出现的一种高级翻译技术。

在这种方式中，计算机需要学习如何进行翻译。

通过深度学习技术建立神经网络，让计算机从资料库中学习翻译，从而能够进行人类水平的翻译。

这种方式的翻译效果比前两种都要好，可以适用于多语言和多领域的翻译，但是需要大量的训练数据，建立好的神经网络也会消耗大量的计算资源。

二、优点机器翻译具有明显的优点，其最大的优势在于高效性和低成本。

首先，机器翻译可以进行大量翻译工作，不需要休息和休假。

与人工翻译相比，机器翻译可以快速地翻译大量的文件、文章和网站。

这不仅节约了时间，还可以为翻译公司提供更快、更准确、更高质量的翻译服务。

其次，机器翻译是可以降低翻译成本的。

相比人工翻译，机器翻译不需要支付工资、保险和福利等社会成本。

当然，机器翻译并不是所有情况下都能降低成本，因为有时由于翻译质量不好、翻译错误或存在文化差异等原因需要重新修订翻译结果，这需要道德、专业和人工等资源来完成。

基于语料库的机器翻译

基于语料库的机器翻译基于语料库的机器翻译是通过大量的语言数据作为训练材料，利用语言规则和统计模型等技术，将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。

其原理主要包括两个方面：统计模型和语言规则。

统计模型是基于大规模语料库的统计分析结果，通过分析源语言和目标语言之间的对应关系，建立起一个统计转换模型，然后利用这个模型完成源语言到目标语言的翻译。

统计模型的主要优点在于不需要过多的语言知识，只需要大量的双语对照语料库，就可以通过统计学习的方法来获得翻译知识。

统计模型的缺点在于对语境的理解能力较弱，容易出现歧义和误译的问题。

语言规则是基于语言学理论和语言知识，建立起一系列语法规则、语义规则和词汇规则等，然后利用这些规则来完成源语言到目标语言的翻译。

语言规则的主要优点在于可以更好地理解语言的结构和含义，从而减少歧义和误译的问题。

语言规则翻译系统需要大量的语言知识和规则，因此建立和维护成本较高。

基于语料库的机器翻译系统通常是将统计模型和语言规则相结合的方式，通过统计模型获取翻译知识，然后利用语言规则进行后期修正，从而实现更准确、更流畅的翻译效果。

这种方法既能充分利用大规模语料库的优势，又能更好地发挥语言规则的作用，因此在实际应用中具有较高的翻译质量和性能。

二、基于语料库的机器翻译的技术特点1.数据驱动：基于语料库的机器翻译是以大规模的双语对照语料库为基础的，通过对这些语料库进行分析和学习，获取源语言和目标语言之间的对应关系，从而实现机器翻译的目的。

这种数据驱动的方式使得机器翻译系统可以不断地吸收新的语言知识和翻译经验，从而不断提升翻译质量和性能。

2.自动化：基于语料库的机器翻译是通过计算机自动实现的，不需要人工干预和参与，因此具有较高的效率和可扩展性。

这种自动化的特点使得机器翻译系统可以应对大规模、复杂的翻译任务，从而更好地满足不同用户的需求。

4.精度和流畅度：基于语料库的机器翻译系统由于充分利用了大规模的语料库和统计模型，能够实现较高的翻译精度和流畅度，从而满足用户对翻译质量的要求。

智能翻译技术的使用中常见问题解决策略

智能翻译技术的使用中常见问题解决策略智能翻译技术是一种基于人工智能和自然语言处理技术的创新应用，它可以在瞬间将一种语言翻译成另一种语言，为人们提供了跨语言交流的便利。

然而，在使用智能翻译技术的过程中，我们经常会遇到一些问题，本文将针对这些问题提出解决策略。

问题一：语言准确性智能翻译技术在处理语言翻译时，由于语言的复杂性和多义性，无法保证翻译的绝对准确性。

有时候，我们会发现翻译结果与原文在意思上有一定的出入，甚至会出现错误的情况。

那么如何解决这个问题呢？解决策略一：多种翻译工具结合使用为了增加翻译准确性，我们可以结合使用多个翻译工具。

不同的翻译工具可能采用不同的算法和的翻译模型，通过对比不同工具的翻译结果，可以有效避免单一工具的局限性和不足之处，从而提高翻译的准确性。

解决策略二：人工校对和修正智能翻译技术可以实现快速翻译，但由于语言的多义性和歧义性，无法完全替代人工的翻译和校对。

在使用智能翻译技术时，我们可以将翻译结果交由专业人员进行校对和修正，以确保翻译的准确性。

此外，用户本身也可以根据自身对原文的了解进行必要的调整和修正，以使翻译结果更符合需求。

问题二：文化差异不同的语言和文化背景往往会导致翻译结果的差异。

智能翻译技术在处理文化差异时，会遇到一些问题，例如无法准确理解原文中的某些文化典故、习语或文化背景。

在面对这些问题时，我们可以采取以下策略。

解决策略一：深入学习目标语言和文化为了更好地理解和翻译文化差异，我们可以进行深入的目标语言和文化学习。

通过学习目标文化的历史、风俗习惯、习语等，我们可以提高自身对文化差异的理解和识别能力，从而更好地进行翻译。

此外，积累一些相关的语料库和词汇库，也有助于解决文化差异带来的问题。

解决策略二：人工校对和修正与语言准确性问题类似，人工的校对和修正在解决文化差异问题上也非常重要。

专业人员对翻译结果进行校对时，可以判断是否存在文化背景的偏差，进一步修改和修正翻译结果，使其更符合目标语言和文化的习惯和规范。

用语料库研究翻译的问题及局限性分析

强调语料库的科学量化必然导致翻译研究的重心失衡，甚至导致大量空洞而不必要的量化研究。
再者语料库的应用使翻译研究陷入脱离语境的困
于此，者拟从其研究方法、料库建立、笔语软件开发、翻译教学方面进行探讨，并尝试提出解决对策，以促进语
料库翻译研究更好更健康地发展。
一
境，并忽视文本的宏观结构特征。语料库的数据给人们提供的大部分是缺乏完整语境的单纯的电脑统计数
字，而随着翻译研究离不开大量真实的语境。语料库如果不能提
、
确定研究对象并将其合理分类。不过，翻译原型 ” “
理论主张，英汉翻译语料库的内部结构应以专业翻译
或职业翻译为翻译范畴的核心即“ 型” 占据中心位原，
译语料其实都是译者的内省结果，即使其是根据具体
语境和相关文本的理解，不同译者的理解会不尽一但
的学科——语料库翻译学。用语料库研究翻译在方法上属于实证研究，它是以数据为驱动，以概率统计为手段，以双语真实材料为对象，以定量分析为基础的全新研究范式。其方法形同自然科学的研究方法，是科学的、先进的。
翻译理论家们热衷于先提出抽象的理论假说，然后再设法找出支撑证据，这是其一。其二，料库的量化语分析在翻译研究中也是存在一定局限性的，因为有些翻译，其是文学翻译中内省式思辨式的质的分析不尤
可或缺，有时甚至比量的分析更加重要。从而过多的

基于历时类比语料库的MTI翻译史教学探究

基于历时类比语料库的MTI翻译史教学探究机器翻译（Machine Translation, MT）是指使用计算机自动将一种自然语言转换成另一种语言的技术。

随着人工智能的发展，机器翻译在实践中已经取得了一定的进展，并在多个领域得到了应用。

翻译史是翻译学的重要研究领域之一，而机器翻译在翻译史教学中的应用也引起了人们的广泛关注。

近年来，随着翻译理论和技术的不断发展，机器翻译在翻译史教学中的应用也逐渐增多。

将MT与历时类比语料库相结合，可以使学生更好地了解机器翻译的发展历程、技术原理和应用实践，提高对翻译史的理解和欣赏能力。

通过使用历时类比语料库，可以为学生提供机器翻译的输入和输出样本。

学生可以通过分析机器翻译的结果，了解机器翻译的优势和局限性。

可以引导学生对机器翻译的输出结果进行评价和修改，进一步提高学生的翻译技能和创造力。

可以通过引入机器翻译中使用的各种技术和算法，让学生了解机器翻译的基本原理和方法。

可以介绍统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）和神经网络机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）等常用的机器翻译方法，并与学生对比传统的翻译方法，让学生了解机器翻译的创新性和优势。

可以通过历时类比语料库中的实例，让学生参与机器翻译的训练和调优过程。

学生可以根据实际的翻译任务和相关的训练数据，设计和优化机器翻译的模型和算法，提高机器翻译的性能和质量。

通过参与实际的机器翻译项目，学生可以加深对机器翻译工作流程和问题的理解，培养独立思考和解决问题的能力。

通过机器翻译在翻译史教学中的应用，可以帮助学生更好地把握机器翻译技术的发展趋势和研究动态。

学生可以了解机器翻译从传统的统计机器翻译向神经网络机器翻译的转变，以及机器翻译在自然语言处理、人工智能和智能翻译等领域的最新应用。

通过了解机器翻译技术的前沿进展，学生能够更好地面对翻译行业的挑战和变化。

如何提高机器翻译的准确性

如何提高机器翻译的准确性随着全球化的发展，通过语言障碍而导致的沟通问题逐渐凸显，因此机器翻译已经成为一种不可或缺的工具。

虽然机器翻译在提高交流效率上发挥了重要作用，但是由于语言的复杂性和多样性，机器翻译也会出现词义混淆、语序错位、语气单调等问题，从而影响了翻译的准确性。

这篇文章将探讨如何提高机器翻译的准确性。

一、提高机器翻译的准确性需要关注语言地道性语言地道性是指语言在一定文化背景下的使用习惯以及特有的格调、风格和说法方式。

机器翻译的准确性与对源语言和目标语言的地道性掌握程度息息相关。

因此，提高机器翻译的准确性需要关注两个方面：一是对源语言和目标语言的地道性深入了解，二是加强机器翻译的学习和调整。

（一）深入了解源语言和目标语言的地道性对于某些复杂的语言表达形式，机器翻译很难掌握它们的地道意义。

例如，情感表达比较多的语言表达，需要掌握当地的文化背景和社会习惯。

在这个方面，人类的翻译能力比机器更具优势。

因此，翻译人员需要在加深对源语言和目标语言的地道性了解上下功夫，才能达到生动地传达语义信息和情感表达的效果。

（二）加强机器翻译的学习和调整机器翻译的准确性也需要通过学习更多语言地道信息来提高。

通过采用多领域词汇和被动语态等模型，机器可以更好地理解语言地道性，并使其翻译的译文更加生动地传达应有的语义和情感。

对于一些领域特化的翻译，特别是商务，医学及法律等专业领域，可以优先增加相关专业术语的词库，以便在翻译领域和正确性达到更高的精度。

二、提高机器翻译的准确性需要注意格式和标点符号的使用除了语言地道性，对于格式和标点符号的使用，机器翻译也很容易出现误差，从而影响翻译的准确性。

因此，提高机器翻译的准确性需要在格式和标点符号使用上下功夫。

（一）遵守格式和标点符号的规则在翻译过程中，格式和标点符号的使用是至关重要的。

机器翻译常会出现格式和标点符号的错误，特别是对于复合句、疑问句、感叹句等语法结构变化较大的句子，容易出现语句断裂或是词语歧义的问题。

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ＴｈｏｅｓａｄＣｏｎｔｒｅｓｒｓｏｅＰｒｂｌｍｎｕｅｍａｕｅｆＣｏｐｓＢａｅａｈｉｅＴｒｎｓａｉｎｒｕ — ｓｄＭｃｎａｌｔｏ
Ｌｎ，ｔＤａＸＵａ — ｕＸｉｏｙ
ａｐｏｒａｅｔａｓａｉｎｏｔｉｅ．ｐｒｐｉｔｒｎｌｔｂａｎｄｏ
Ｋｅｏｄ：ｕｅｂｓｄＭＴｙｔｍ；ｏｐｓｂｓｄＭＴｙｔｍ；ｙｒＴｙｔｍｙＷｒｓｒｌ— ａｅｓｓｅｃｒｕ— ａｅｓｓｅｈｂｉＭｄｓｓｅ
即不能准确理解和翻译莱一个具有多重语义的词、语以及句子在特定语境下的语用含义。短
混合式机器翻译方法能够把基于规则的，于统计的和基于实例的方法结合起来，以根据原基可文的语义特点和句法结构特点随机地在这三种方法中做出选择，控制翻译过程的每一步骤，从而达准确理解原文的语用含义，到最恰当的翻译结果。得关键词：于规则的机器翻译系统；于语ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ料库的机器翻译系统；基基混合机器翻译系统中图号：５Ｈ０９文献标志码：Ａ文章编号：４１２１）１０１０９５（０００ — ６ —３
２１００年Ｏ６月
Ｊ几２１ｕ００
【富学】语
基于语料库的机器翻译的问题与对策
李丹，许霄羽
（西北工业大学人文与经法学院，西安７０７）１０２
摘
要：有的机器翻译系统包括基于规则和基于语料库的机器翻译都存在一个共同的问题：现
（ＤｅａｔｅｔｏｍａｉｉｓＥｃｎｍｉｓａｄＬａ，ｒｈｓｅｎＰｌｔｃｎｃｌｉｅｓｔＸｉａ１０２Ｃｈｎ）ｐｒｍｎｆＨｕｎｔ，ｏｏｃｎｗＮｏｔｗｅｔｒｏｙｅｈｉａｖｒｉｅＵｎｙ， ’ ｎ７０７，ｉａ
的方法有基于规则的机器翻译和基于语料库的数
外一种语言（目标语言，ａｇｔａｇａｅ的一种技ｔｒｅｎｕｇ）ｌ
ｕｄｒｔｏｎｔａｓａｅｉｅｔｉｃｎｅｔｎｅｓｏｄａｄｒｎｌｔｄｎａｃｒａｎｏｔｘ．Ｔｈｈｂｉａｈｎｔａｓａｉｎｓｓｅｅｙｒｄｍｃｉｅｒｎｌｔｙｔｍｏｉｔｇａｅｈｕｅｂｓｄ，ｈｔｔｓｉｓｂｓｄａｄｔｅｅａｌ～ａｅｐｒａｈｓＩａｋｎｅｒｔｓｔｅｒｌ— ａｅｔｅｓａｉｔｃ— ａｅｎｈｘｍｐｅｂｓｄａｐｏｃｅ．ｔｃｎｍａｅ
机器翻译（ｃｉｅｔａｓａｉｎ是使用计算机ｍａｈｎｎｌｔ）ｒｏ
把一种语言（语言，ｏｒｅｌｎｕｇ）翻译成另源ｓｕｃａｇａｅ
术Ⅲ ，其原理是使用人工智能来实现对源语言的复杂分析，构建尽可能完善的翻译。目前正在使用并
第４卷
第１期
‘
西安工业大学学报（人文社会科学版）
ＪｕｎｌｆｉａｃｎｌｉｌｉｅｓｙＨｕｎｔｓ＆Ｓｃｌｃｎｅ）ｏｒａｏ ’ｎＴｅｈｏｏｃｖｒｉ（ｍａｉｅＸｇａＵｎｔｉｏｉｉｃｓａＳｅ
Ｖｏ．Ｎｏ１１４．
ＡｂｔａｔＩｌｔｅｍａｈｎｒｎｌｔｏｙｔｍｓａａｌｂｅｔｅｅｉｏｓｒｃ：ｎａｌｈｃｉｅｔａｓａｉｎｓｓｅｖｉｌ，ｈｒＳａｃｍｍｏｒｂｅｔａｈａｎｐｏｌｍｈｔｔｅｐａｍａｉｍｅｎｎｓｏｒｓｐｒｓｓｏｅｔｎｅｔｌ — ａｉｇａｏｅｐｅｉｅｙｒｇｔａｉｇｆｗｏｄ，ｈａｅｒｓｎｅｃｓｗｉｈｍｕｔｍｅｎｎｓｃｎｎｔｂｒｃｓｌｃｉ
ｂｔｅｈｉｅｒｍｈｈｅｐｒａｈｓａｃｒｉｇｔｈｅａｔｃａｄｓｎａｔｃｆａｕｅｆｅｔｒｃｏｃｓｆｏｔｅｔｒｅａｐｏｃｅｃｏｄｎｏｔｅｓｍｎｉｎｙｔｃｉｅｔｒｓｏ