机器翻译.语料库的翻译的例子
机器翻译方法
机器翻译方法机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术实现自然语言之间的翻译。
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译已经成为解决语言交流障碍的有效工具。
本文将介绍几种常见的机器翻译方法，并分析它们的优缺点。
一、基于规则的基于规则的机器翻译方法是早期机器翻译技术的主要方法之一。
它通过事先构建一系列的翻译规则，然后根据这些规则将源语言文本转换成目标语言文本。
这种方法需要大量的人工工作，主要包括：1. 构建词汇库：将源语言词汇与目标语言词汇一一对应。
2. 编写规则：根据语法规则和词汇库，编写一系列的翻译规则。
3. 设计规则匹配算法：将源语言文本与规则进行匹配，并生成目标语言文本。
优点：基于规则的机器翻译方法可以实现精确的翻译，尤其在语法规则复杂的语言对之间效果较好。
缺点：构建规则和词汇库需要耗费大量时间和人力，且对语言灵活性要求较高，无法处理多义词和歧义的情况。
二、基于统计的基于统计的机器翻译方法通过分析大规模的双语语料库，学习源语言与目标语言之间的统计规律，从而实现自动翻译。
主要步骤包括：1. 建立双语语料库：收集大规模的源语言和目标语言平行语料，如新闻报道、书籍等。
2. 分词与对齐：将源语言和目标语言文本进行分词，并进行句子级别的对齐。
3. 训练模型：利用统计算法，根据对齐的双语语料库，学习源语言和目标语言之间的翻译模型。
4. 解码翻译：根据学习到的翻译模型，将源语言文本翻译成目标语言文本。
优点：基于统计的机器翻译方法可以自动学习源语言和目标语言之间的翻译规律，无需人工构建规则和词汇库。
缺点：对于生僻词和长句等复杂情况，效果不如基于规则的机器翻译方法。
三、基于神经网络的近年来，随着深度学习的广泛应用，基于神经网络的机器翻译方法逐渐兴起。
该方法通过构建深层神经网络模型，直接将源语言文本映射到目标语言文本，实现端到端的翻译。
主要步骤包括：1. 构建编码器-解码器模型：编码器将源语言文本映射到一个语义空间，解码器将语义空间中的信息转换为目标语言文本。
平行语料库和可对比语料库的例子
平行语料库和可对比语料库的例子一、什么是平行语料库和可对比语料库？1.平行语料库：指的是一种包含两种或多种语言文本的语料库，这些文本在语义和结构上是相互对应的，通常是原文与译文的对照。
2.可对比语料库：是指包含相同主题或内容的两种或多种语言文本的语料库，这些语料在语义和领域上有相似性，但并非一一对应的关系。
二、平行语料库的例子1.国际翻译公司的语料库：这种语料库中包含了大量的原文与译文对照，可以为翻译人员提供非常丰富的语言资源，帮助他们进行翻译工作。
2.跨语言对照的新闻报道：例如国际新闻机构会将同一事件的新闻报道翻译成不同语言的版本，这些新闻报道之间就构成了平行语料库，可以用于语言研究和机器翻译的训练。
三、可对比语料库的例子1.多语种的医学文献数据库：这种数据库中包含了来自不同国家和地区的医学文献，这些文献内容相似，但语言不同，可以用于研究不同语言下的医学表达和术语。
2.跨语言的法律文书数据库：这种数据库中收集了来自各国的法律文书和法规，可以用于比较不同国家和地区的立法情况和法律表达方式。
四、平行语料库和可对比语料库在语言学和计算机应用中的作用1.在语言学研究中，平行语料库和可对比语料库可以用于比较不同语言之间的句法和语义结构，揭示语言之间的异同，有助于研究语言的普遍规律和个别特点。
2.在机器翻译和自然语言处理领域，平行语料库和可对比语料库是训练和评估机器翻译系统的重要数据源，可以提高机器翻译系统的翻译质量和效率。
3.在跨文化交流和本土化服务中，平行语料库和可对比语料库可以帮助各国企业和组织更好地理解他国文化和语言特点，提供更贴近当地文化和语言习惯的服务。
五、总结平行语料库和可对比语料库是语言学和计算机应用中重要的资源，它们不仅为语言学研究提供可比较的语料，还为机器翻译和自然语言处理技术的发展提供了重要支持。
随着跨文化交流和全球化的趋势，这种多语言语料库的重要性将会越来越凸显，希望有更多的机构和研究人员加入到多语种语料库的建设和应用中来，共同推动语言研究和技术发展的进步。
机器翻译工具英译汉译文质量评估、对比和改进建议——以有道翻译和金山快译为例
机器翻译工具英译汉译文质量评估、对比和改进建议——以有道翻译和金山快译为例发布时间：2022-01-06T07:11:37.445Z 来源：《教学与研究》2021年第24期作者：苏怡然[导读] 近年来，机器翻译发展成为大势所趋，苏怡然吉首大学摘要：近年来，机器翻译发展成为大势所趋，尤其当深入学习在机器翻译中的广泛应用后，对机器翻译而言更是如虎添翼。
而机器翻译软件的译文质量究竟如何呢？本文选取了国内市场上两家机器翻译平台——金山快译和有道翻译，从译文的准确性、格式规范、语言风格角度，对其译文质量进行评价、打分、比较和改善。
本次译文比较主要是聚焦于英译汉。
研究发现：从译文质量角度来看，在英译汉方面，有道翻译以66分远优于金山快译的37分。
从错误类型角度来说，句意错误、转换痕迹重、词汇错译这三方面是最为常见的共性问题。
本文也就存在的问题，为机器翻译软件提出了进一步改善的建议。
关键词：机器翻译；译文对比；有道翻译；金山快译；质量评估有道翻译、百度翻译、搜狗翻译、小牛翻译、腾讯翻译君、新译翻译、谷歌翻译等翻译平台遍地开花，成为了人们工作办公、外出旅行的“发声器”。
但是译文质量到底如何呢？能否准确传达意图呢？为了解决这一疑惑，本文选取了国内市场上两家机器翻译平台——有道翻译和金山快译进行对比研究，主要对英译汉译文进行对比研究。
主要依据“中译国青杯”联合国文件翻译大赛对两个翻译平台的英译汉质量进行对比和质量点评。
从而，客观、直观的展现机器翻译译文的质量，指出待改进的方面，以及改进的方法，以期为机器翻译进一步优化提出合理建议，也就机器翻译是否会替代人工翻译的这一辩题，提供笔者的思考。
1.机器翻译发展现状新世纪以来，各个互联网公司基于大数据和强大的统计方法，纷纷涉足机器翻译领域，研发出了基于大数据的翻译数据库和翻译平台。
如今，受限于语料库规模，基于实例（Example-based）的机器翻译很难达到较高的匹配率，往往只在个别限定的专业或是领域时，翻译效果才能达到使用要求。
学习如何使用计算机进行自然语言处理
学习如何使用计算机进行自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指让计算机能够理解和处理人类语言的一门技术。
随着人工智能的迅速发展，NLP正变得越来越重要。
在本文中，我将介绍如何使用计算机进行自然语言处理，并给出一些实用的例子。
一、什么是自然语言处理自然语言处理是一种涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在让计算机能够从人类语言中获取信息并做出相应的响应。
通过NLP技术，计算机可以对文本进行解析、情感分析、文本分类、实体识别等处理，为人类提供更加智能化的语言交互体验。
二、自然语言处理的应用领域1. 机器翻译机器翻译是NLP的一个重要应用领域，旨在将一种语言的文本自动翻译为另一种语言。
通过分析源语言的句子结构、语义等信息，并基于大数据集训练的语言模型，计算机可以实现自动翻译，为全球用户提供跨语言沟通的便利。
2. 文本分类文本分类是NLP的另一个重要应用领域，可以将大量的文本数据自动分类并标记。
例如，将新闻文本按照不同的主题分类，或者将社交媒体上的评论分类为正面或负面等。
通过机器学习算法和特征提取技术，计算机可以在海量文本数据中自动分辨出不同的分类。
3. 情感分析情感分析是指通过对文本的语义和情感进行分析，判断文本中表达的情绪状态，包括积极、消极或中性等。
这对于企业来说非常重要，可以根据用户在社交媒体上的评论、产品评论等进行情感分析，了解用户对产品或服务的满意度，从而优化经营策略。
4. 实体识别实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
通过NLP技术，计算机可以自动从一篇文章中识别出人名、地名等实体，为信息提取和知识图谱构建提供基础。
三、如何进行自然语言处理1. 语料库建设语料库是自然语言处理的基石，它是由大量的文本数据构成的，可以包括新闻文章、社交媒体数据、学术论文等。
通过构建和收集适合自己领域的语料库，可以提高自然语言处理的准确性和适应性。
语料库与机器翻译
无 处不 在 的计 算机 、广 泛 普及 的互 联 网 、几 乎遍 布全 球 的 电 可 能将 两种 语 言 的语句 都 以一一 对应 的形 式存 入系 统 。 子 邮件 ， 以及诸 如 语音 识别 程 序 、综合 翻 译翻 译 项 目管 理软 件 、 曾经 有人 提 出机 器翻 译 译文 质 量忠 实度 七 项和 可懂 度 五项 的 在 线文 件数 据 库 、翻译 记忆 软 件等 此类 工 具 的应 用 ，使 得 日常翻 评 估 意 见 。所谓 “ 忠实 度 ”是 指译 文传 达 原文 意 义所 表达 的程 度 译 工作 发 生 了很 大 变化 。因 此 ， 国际 译联 （Ｉ） 议思 索 “ ＦＴ提 服务 以及 两者 问差异 的 总 的度量 。这 是 由专 门从事 翻译 相 应 自然语 言 可 于 翻译 需要 的 技术 ”这 一 主题 ， 并建 议 ，世 界各 国翻 译 工作 者乃 的源 语专 家 们来 测 评 的 。 “ 懂度 ”是指 一般 使 用译 文语 言 的人 至 整个 社会 来 关注 新 出现 的翻 译工 具 的优 势和 弊 端 ， “ 在 正是 在 不 参看 原 文 的条件 下 ，对 译 文所 能 理解 的程 度 的一 种测 评 。但 现 我 们对 所 发 生 的变 化 进 行评 估 的 时候 ”。Ｆ Ｔ 励 针对 技 术 的应 这 仍 然 是一 种很 抽 象 的概念 ，依然 很 难用 来作 为 具体 评估 疑 问质 Ｉ鼓 用对 于翻 译 的质量 所产 生 的实效 加 以评估 。
理 论研 究
语料库与机器翻译
刘 杨
（ 西安外 事学 院外国语学院 陕西 西安 ７０７ ） １０ ７
摘要 ：语料库语 言学的发展 对翻译研 究产 生了很 大影响。机 器翻译是翻译研 究的一项重要 内容 ，且应 用越 来越广泛。本文从机译译文质 量评 估的 目的入手 。 索 了译文评 估标准 ， 出了建立机译译文质量评估语料库的设想 。 探 提 关键 词 ：语料库；机器翻译
人工智能语料例子
人工智能语料例子摘要：1.人工智能与语料库2.人工智能语料库的重要性3.人工智能语料的分类4.人工智能语料的获取方法5.人工智能语料库的应用正文：随着人工智能技术的快速发展，语料库在人工智能系统中的作用越来越重要。
语料库是训练和优化人工智能模型的基础，它为机器学习算法提供了大量的数据样本，帮助机器理解并生成自然语言。
人工智能语料库的重要性主要体现在以下几个方面：首先，语料库是训练和优化人工智能模型的基础。
人工智能系统需要通过大量的数据样本进行学习，才能理解和生成自然语言。
而高质量的语料库可以提供更多的数据样本，帮助人工智能系统提高准确性和效率。
其次，语料库可以提高人工智能系统的泛化能力。
通过学习和分析大量的数据样本，人工智能系统可以发现语言中的规律和模式，并据此进行推理和判断。
这有助于提高系统的泛化能力，使其能够应对不同的语言环境和任务。
最后，语料库可以提高人工智能系统的可解释性。
通过分析语料库中的数据样本，我们可以了解人工智能系统的决策过程和思路，从而提高其可解释性。
根据不同的分类标准，人工智能语料库可以分为不同的类型。
例如，根据语料的来源，可以分为公开语料库和私有语料库；根据语料的内容，可以分为文本语料库、音频语料库和视频语料库等。
获取人工智能语料库的方法有多种。
一种方法是通过公开渠道获取，例如从互联网上下载或者通过开源项目获取。
另一种方法是通过私有渠道获取，例如通过数据购买或者数据交换的方式获取。
人工智能语料库的应用广泛。
例如，在自然语言处理领域，语料库可以用于训练和优化机器翻译、情感分析、文本分类等模型；在语音识别领域，语料库可以用于训练和优化语音识别模型；在图像识别领域，语料库可以用于训练和优化图像识别模型等。
总之，人工智能语料库是训练和优化人工智能模型的基础，具有重要的作用。
通过学习和分析大量的数据样本，人工智能系统可以提高准确性和效率，提高泛化能力和可解释性。
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
机器翻译下的俄汉互译
机器翻译下的俄汉互译摘要：机器翻译，一般来讲是利用计算机将一种语言转变成另一种目标语言的过程，近年来取得了令人瞩目的进展。
随着时代的进步发展，机器翻译下的俄汉互译又该何去何从？是一味的相信机器翻译，还是完全排斥，又或是机器翻译与人工翻译相结合？本文梳理了机器翻译的发展简史、机器翻译出现的问题、如何更好地运用机器进行俄汉互译、机器翻译的展望和前景。
从而对机器翻译有一个更为清楚的认识。
关键词：机器翻译；俄汉互译；机器翻译的问题及发展引言机器翻译在我们的日常生活中随处可见，其工作原理就是利用计算机把一种我们不熟知的语言翻译成另一种我们熟悉的语言。
随着现在全球化进程的不断加快，机器翻译已经成为了翻译领域中非常重要的一部分，为我们的日常提供了很大便利。
现如今，机器翻译日益成熟，翻译的质量也不似从前那般良莠不齐，机器翻译在逐渐加快的脚步中也存在着令人深思的问题。
一、机器翻译机器翻译，我们可以理解为把语言学的翻译规则当做计算机的运算法则，借助计算机这一工具把两种不同的语言文字进行转换理解。
通俗来讲，就是运用计算机把一种语言转变成另一种语言。
其涉猎多方学科，如语言学、计算机学、逻辑学等。
它的翻译实质就是把语言学的词典和语法规则、数学的数理逻辑和算机软件硬件设备综合起来[[1]]。
在古希腊时代就有人提出利用机械装置来进行语言翻译的想法，其中之一是如何用机械手段来分析自然语言[[2]]。
在17世纪，人们第一次提出可以用机械字典来解决不同语言见产生的问题。
在1903年，在《通用语言的历史》一书中古图拉特和洛指出，德国学者里格第一次使用了“机器翻译”这个专业术语。
早在1952年，第一届国际机器翻译会议在美国麻省理工学院举行，这一会议说明机器翻译正式跨出了第一步。
经对比发现，中国机器翻译在1957年开始才起步，是全世界上第4个开始研究机器翻译的国家，但是60年代中期以后一度中断研究，70年代中期以来机器翻译有了更好的发展。