人工智能在机器翻译领域的应用
人工智能技术在智能语音识别与翻译领域的应用案例分析
人工智能技术在智能语音识别与翻译领域的应用案例分析随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域都得到了广泛应用。
其中，智能语音识别和翻译领域是人工智能技术的重要应用之一。
本文将通过分析几个相关案例，探讨人工智能技术在智能语音识别与翻译领域的应用。
1. 案例一：智能助理技术在语音识别中的应用智能助理技术是人工智能技术在智能语音识别领域的重要应用之一。
例如，苹果公司的Siri、亚马逊公司的Alexa以及微软公司的Cortana等智能助理产品，可以通过语音识别技术，帮助用户完成各种操作，如发送短信、设置闹钟、查询天气等。
这些智能助理产品背后的核心技术就是人工智能的语音识别技术。
它们采用了深度学习算法，通过大量的语音数据进行训练，使得系统可以准确地识别用户的语音指令，并作出相应的响应。
这种技术的应用不仅提高了用户的交互体验，还推动了智能家居、智能手机等产品的普及和发展。
2. 案例二：机器翻译技术在语音翻译中的应用机器翻译技术是人工智能技术在智能语音翻译领域的重要应用之一。
以谷歌公司的谷歌翻译为例，它可以通过语音输入并结合机器翻译技术将语音内容进行实时翻译，使得用户在国际交流中可以更加方便地进行语言沟通。
机器翻译技术的应用基于深度学习算法和大数据，通过对大量的语料进行训练，使得系统可以准确地将一种语言翻译为另一种语言。
这种技术在商务、旅游等领域的应用非常广泛。
例如，在国际商务交流中，机器翻译技术可以实时提供语音翻译服务，帮助用户消除语言障碍，促进国际贸易和合作。
3. 案例三：智能音箱的应用智能音箱是近年来非常流行的智能语音识别与翻译设备之一。
例如，百度公司的小度音箱、亚马逊公司的Echo智能音箱等，都集成了人工智能技术，可以通过语音指令进行音乐播放、智能家居控制等操作。
智能音箱的背后依托着人工智能技术的语音识别与翻译算法。
它们通过接收用户的语音指令，并将其转换为可理解的文本信息，然后根据用户需求进行相应的操作。
人工智能在翻译行业中的应用与挑战
人工智能在翻译行业中的应用与挑战随着人类社会的不断发展，翻译行业也发生了变化。
在过去，翻译工作大多由人工完成，需要借助翻译人员的专业知识和语言技能。
但随着人工智能的不断发展，翻译工作的责任逐渐转移到机器上。
本文将探讨人工智能在翻译行业中的应用与挑战，分析其优缺点和未来展望。
一、人工智能在翻译行业中的应用1. 网络翻译工具随着互联网的普及，翻译工具的应用范围越来越广。
人工智能的翻译引擎可以在几秒钟之内完成文本翻译，大大提高了翻译效率。
目前，Google和百度等公司的翻译引擎已经被广泛应用。
2. 语音翻译语音识别技术是人工智能的重要组成部分之一。
语音翻译使得人们不必再通过键盘输入文字进行翻译，可以通过语音输入直接获得翻译结果。
目前，苹果公司的Siri和谷歌的Google Assistant 等语音助手已经实现了多种语言之间的翻译。
3. 双语机器翻译基于人工智能的双语机器翻译是最重要的应用之一。
这种翻译方式将输入的文本源语言翻译成目标语言文本，并且翻译质量逐渐得到了提升。
人们现在可以通过谷歌、百度和DeepL等翻译引擎免费获得高质量的机器翻译。
二、人工智能在翻译行业中的优势1. 提高翻译效率使用人工智能进行翻译可以提高翻译效率。
机器可以同时处理大量文本，并在短时间内提供可靠的翻译结果。
这使得翻译人员可以用更少的时间，处理更多的任务。
2. 消除语言障碍人工智能翻译可以消除语言障碍，使得人们可以在不同的语言环境中快速交流。
这对于国际贸易、旅游等领域有很大的作用。
3. 可持续维护使用人工智能进行翻译可以减轻翻译人员的工作量，也可以降低翻译成本。
机器翻译系统可以很快地进行更新，使得翻译结果始终保持最新的状态。
三、人工智能在翻译行业中的挑战1. 语境问题人类语言是充满语境的。
同样一句话在不同的语境下可能会有不同的含义，但是机器翻译系统很难理解这种语境变化。
这就导致了机器翻译质量的不稳定性。
2. 专业术语对于某些特定领域的专业术语，机器翻译系统的翻译质量往往并不理想。
人工智能在外语翻译领域的应用前景如何
人工智能在外语翻译领域的应用前景如何在当今全球化的时代，语言交流的重要性日益凸显。
外语翻译作为促进不同语言和文化之间沟通的桥梁，一直在不断发展和演变。
近年来，人工智能技术的迅速崛起为外语翻译领域带来了前所未有的变革。
那么，人工智能在外语翻译领域的应用前景究竟如何呢？人工智能在翻译领域的应用已经取得了显著的成果。
以机器翻译为例，如今的在线翻译工具如谷歌翻译、百度翻译等，能够在瞬间为用户提供大致准确的翻译结果。
这些工具利用深度学习算法和大规模的语料库进行训练，从而能够识别和理解各种语言的语法结构和词汇用法。
对于一些常见的、简单的文本，如新闻报道、旅游指南等，机器翻译的质量已经能够满足基本的需求，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
然而，尽管取得了这些进步，人工智能在翻译领域仍然面临着一些挑战。
语言的复杂性和多义性是机器翻译难以完全攻克的难题。
人类语言往往蕴含着丰富的文化背景、情感色彩和语境信息，而机器在理解这些方面还存在很大的局限性。
例如，一些成语、俗语、双关语等特殊的语言表达，机器很难准确地翻译出其真正的含义。
此外，不同领域的专业术语和特定的行业用语也需要更精准的翻译，而目前的机器翻译在这方面还不够完善。
从长远来看，人工智能在外语翻译领域的应用前景依然十分广阔。
随着技术的不断进步，人工智能有望在以下几个方面取得更大的突破。
首先，人工智能翻译的准确性将不断提高。
通过不断优化算法和增加训练数据的规模和质量，机器翻译能够更好地理解和处理各种复杂的语言结构和语义关系，从而提供更准确、更自然的翻译结果。
同时，结合上下文和语境的理解能力也将得到进一步加强，使得翻译更加贴合原文的意图。
其次，人工智能将能够实现更加个性化的翻译服务。
不同的用户对于翻译的需求和偏好可能各不相同，例如有的人更注重翻译的准确性，而有的人则更看重翻译的流畅性和可读性。
未来的人工智能翻译系统可以根据用户的个人特点和需求，提供定制化的翻译方案，满足用户的多样化需求。
人工智能技术在智能翻译中的应用
人工智能技术在智能翻译中的应用随着全球化的发展，越来越多的人需要进行跨语言沟通，而智能翻译技术的应用则大大提高了人们跨语言沟通的效率。
然而，在智能翻译的背后，我们可以看到人工智能技术的无处不在。
本文将探讨人工智能技术在智能翻译中的应用，并分析其优势和不足之处。
一、人工智能技术在智能翻译领域的应用主要分为两个方面：机器翻译和自然语言处理。
机器翻译是指使用计算机程序将一种语言自动转换为另一种语言的过程。
目前，机器翻译技术已经非常成熟。
通过对海量的语料进行分析和学习，机器翻译可以进行准确的翻译。
而且，随着机器学习技术的不断发展，机器翻译的准确度也在不断提高。
自然语言处理则是指让计算机能够理解、处理并生成自然语言的一种技术。
在智能翻译中，自然语言处理技术主要用于翻译后的文本后处理和优化。
二、人工智能技术在智能翻译中的优势1. 提高翻译效率传统的翻译需要人工进行，不仅费时费力，而且还很容易出现翻译错误。
而智能翻译则可以通过机器翻译技术自动进行翻译，大大提高了翻译的效率。
2. 提高翻译准确度人工翻译存在很多问题，比如翻译错误和歧义等。
而机器翻译则可以通过对大量语料的学习和分析，进行准确的翻译。
同时，自然语言处理技术也可以对翻译结果进行优化和后处理，提高翻译准确度。
3. 不受时间和地域限制智能翻译可以随时随地进行，不受时间和地域的限制。
这对于需要频繁进行跨语言沟通的人们来说非常方便。
三、人工智能技术在智能翻译中的不足之处1. 处理专业术语和口语化表达能力有限虽然机器翻译的准确度不断提高，但是对于一些专业术语和口语化表达还是存在困难。
这是因为这些专业术语和口语化表达通常都有自己独特的语境和用法，不能被普通的语料学习所掌握。
2. 难以处理复杂的句子结构一些语言中的句子结构非常复杂，这对于机器翻译来说是一个挑战。
尤其是某些语言的语序和中文不同，机器翻译很难正确地把握语言的含义，产生翻译错误。
3. 难以理解语言的含义和文化背景智能翻译难以理解语言的含义和文化背景，这就容易出现词义歧义、习惯用法不当等问题。
人工智能技术在翻译领域中的应用
人工智能技术在翻译领域中的应用随着全球化进程的加速，语言交流愈发重要。
翻译作为一种跨文化传递信息的手段，不仅为商贸、旅游等行业提供便利，也在政府间合作、学术交流等领域中发挥着重要作用。
随着科技的发展，人工智能技术在翻译领域中的应用逐渐成熟，对于提高翻译效率、降低翻译成本、提高翻译质量、促进跨文化交流等方面都具有积极的意义。
一、机器翻译的历史与现状机器翻译最早起源于20世纪40年代，随着计算机技术的飞速发展，机器翻译的效果也逐步提高，但受限于当时的学科基础与计算机技术，机器翻译的适用领域依然比较有限，难以与人工翻译媲美。
随着神经网络等深度学习技术的发展，如今的机器翻译已经在某些场景下能够达到与人工翻译相媲美的水平。
目前，Google等科技巨头的机器翻译引擎已经上线，并且在翻译效率、翻译成本等方面具有独特的优势。
二、人工智能技术在翻译中的应用1. 语音识别技术人工智能技术的语音识别技术已经广泛应用于即时翻译场景中，例如会议交流、旅游导览、电话客服等。
语音翻译能够实现无需人工参与即可完成翻译的场景，特别是在快速翻译短句或长段落、迅速理解上下文意思的情况下，语音翻译能够有效地提高翻译效率。
2. 翻译记忆技术翻译记忆技术是人工智能技术在翻译领域的另一种应用。
该技术是指利用计算机对已经翻译过的句子或文本进行匹配、整理、存储与索引，并在后续的翻译过程中利用这些数据对相似的语句进行匹配并优化翻译的方式。
通过翻译记忆技术的运用，可以显著提高翻译效率，还能够保证翻译的一致性和准确性。
3. 机器翻译技术机器翻译技术是目前最为常见的人工智能技术在翻译中的应用。
随着深度学习技术的发展，机器翻译的性能与效果得到了很大的提升。
机器翻译通常采用三大策略，即统计机器翻译（SMT）、神经机器翻译（NMT）和兼备二者的混合机器翻译技术（Hybrid）。
统计机器翻译主要基于句子翻译模式的统计分析和学习，而神经机器翻译则主要通过神经网络以及深度学习模型实现翻译。
人工智能在智能翻译领域的应用前景与市场机遇
人工智能在智能翻译领域的应用前景与市场机遇人工智能在智能翻译领域的应用前景与市场机遇随着全球化的进一步发展，跨语言交流日益增多，智能翻译成为了当今社会中的重要需求。
而在智能翻译领域中，人工智能的应用正逐渐突破传统翻译的局限性，为我们带来了更为便捷和高效的翻译体验。
本文将探讨人工智能在智能翻译领域的应用前景与市场机遇。
一、简述人工智能在智能翻译领域的基本原理与技术人工智能的应用使得智能翻译系统能够基于大数据和机器学习等技术，自动进行语言翻译，并根据不同语境进行语义解析和翻译效果的优化。
其中，深度学习、神经网络和自然语言处理等技术的发展，为智能翻译系统的自动化和准确性提供了有力支持。
二、人工智能在智能翻译领域的应用前景展望1. 提升翻译质量与准确度：人工智能的应用使得智能翻译系统在语义理解、语法结构和上下文等方面有了更为准确的判断能力，从而提升了翻译的质量和准确度。
随着深度学习技术的不断发展，智能翻译系统的翻译效果将更趋接近人工翻译水平。
2. 实时翻译与多语种支持：人工智能的快速计算和分析能力，使得智能翻译系统能够实现实时翻译，满足用户的即时交流需求。
同时，多语种支持也是人工智能在智能翻译领域的重要应用方向，为跨语言交流提供更全面的支持。
3. 个性化翻译服务：在人工智能的帮助下，智能翻译系统可以通过学习用户的习惯和个性化需求，为用户提供更加个性化的翻译服务。
这种个性化翻译服务不仅可以满足用户的翻译需求，更可以提升用户体验，增加用户黏性。
三、人工智能在智能翻译领域的市场机遇1. 全球市场前景广阔：随着全球化进程的加速，跨语言交流的需求愈发增长。
据市场研究机构的数据预测，全球智能翻译市场规模将在未来几年内达到上千亿美元，市场潜力巨大。
2. 语音翻译的新兴市场：语音识别和语音合成技术的发展，使得语音翻译成为智能翻译领域的新兴市场。
人们只需通过语音输入，智能翻译系统即可进行实时翻译，带来更直观和便捷的交流体验。
人工智能在语言翻译中的应用及其特点
人工智能在语言翻译中的应用及其特点人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟或复制人的智能行为与思维过程的理论与技术。
随着科技的发展和进步，人工智能逐渐被应用到各个领域，其中语言翻译也是人工智能的重要应用之一。
人工智能在语言翻译中的应用主要体现在两个方面：机器翻译和语音翻译。
机器翻译是利用计算机和相关技术对一种语言的句子进行自动翻译成另一种语言的过程。
人工智能的机器翻译通过分析语言的结构和语法规则，利用大数据和机器学习技术来实现自动化翻译。
其中一个典型的应用是谷歌的谷歌翻译（Google Translate）。
谷歌翻译通过收集和分析大量的翻译文本，利用机器学习算法来训练模型，使其能够识别出不同句子之间的对应关系，从而实现自动翻译。
机器翻译的优势在于能够处理大量的翻译任务，同时速度快且成本相对较低。
然而，由于语言的复杂性和歧义性，机器翻译在翻译准确度和语义理解方面仍然存在一定的挑战。
语音翻译是利用计算机和语音识别技术将一种语言的口头表达转换为另一种语言的过程。
语音翻译主要通过识别和分析语音信号，并将其转化为文本，然后再进行翻译。
语音翻译在日常生活中广泛应用于电话服务、会议翻译等场景。
一个典型的应用是苹果的Siri语音助手。
Siri能够通过语音识别技术将用户的口头指令转化为文本，然后再通过机器翻译技术将文本翻译成相应的语言。
语音翻译的优势在于能够实现语音与文本之间的无缝转换，使人们更加方便快捷地进行交流和沟通。
然而，由于不同语种之间存在发音和语音习惯的差别，语音翻译的准确度仍然存在一定的局限性。
人工智能在语言翻译中的应用具有以下特点：1. 翻译速度快：人工智能的机器翻译和语音翻译能够利用大数据和算法模型实现自动化和快速翻译，大大缩短了翻译的时间和工作量。
2. 适应性强：人工智能能够通过学习和训练不同的语言对翻译模型进行优化和调整，从而适应不同语言之间的差异。
3. 解决语言障碍：人工智能的语言翻译将语言障碍降低到最低程度，使得跨语言交流和合作变得更加容易和自然。
人工智能在翻译行业中的应用
人工智能在翻译行业中的应用随着世界日益全球化，跨语言沟通已成为现代社会中不可或缺的环节。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展为翻译行业带来了新的机遇和挑战。
在翻译行业中，人工智能可以帮助提高翻译效率、降低翻译成本和提升翻译质量。
本文将探讨人工智能在翻译行业中的应用以及未来的发展趋势。
人工智能的出现，为翻译行业带来了全新的翻译方式，特别是与机器翻译（Machine Translation, MT）相关的技术。
相比以往的人工翻译，机器翻译下翻译效率能够大幅提升。
同时，应用人工智能降低翻译成本是现有技术难以企及的。
因此，机器翻译和人工智能对于翻译行业而言，是必须要探究和研究的课题。
当前的机器翻译技术分为两类：基于规则的机器翻译和基于统计的机器翻译。
基于规则翻译技术是先进行语言的形态分析、句法分析等，在经过规则匹配等算法之后，生成目标语言，因此它能够给出准确的翻译结果，但因为是人工编写规则显然无法扩展和应对变化。
由于基于规则翻译模型常常需要大量的语言学知识和自然语言处理技术，难以适用于多种语言，目前仅适用于部分小语言。
而基于统计的机器翻译是通过对大量平行语料库进行统计分析，自动学习两种语言之间的对应关系，因此基于统计的机器翻译可以适用于更多种语言，与此同时由于语料库中的错误数据污染或无匹配数据造成的语意不精确，也导致了基于统计的机器翻译会产生很多错误的翻译输出。
虽然机器翻译技术不是完美的，但目前，各类科技公司已经研发出许多机器翻译软件，机器翻译在翻译行业中应用逐渐扩大。
在国际贸易中，很多交易文件需要用到多种语言的翻译版本，人工翻译的速度和效率显然跟不上这种商业交易的节奏，而利用机器翻译技术能够缩短翻译时间和降低人工翻译的成本，提高贸易效率。
在学术研究的领域中，翻译是一项关键任务。
由于翻译对语言的精细及理解度要求较高，所以人工翻译仍然是学术领域翻译的首选方式。
但是，在基于人工智能的研究中，人工智能提供的机器翻译技术不仅可以帮助解决一些简单的翻译问题，同时还可以帮助学生和学者更好、更快速地理解文献内容，加快研究进程。
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第5期2019年3月No.5March，2019人工智能即旨在使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
近年来，大数据、物联网、云计算这些IT 行业最新的技术发展趋势正推动着这一学科的兴起，并使其广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理以及专家决策等研究领域。
因其实力差异，人工智能又可分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能，但强人工智能和超人工智能还未真正实现。
当下我们身边随处可见的生活助手、智能家居、智能建筑等其实都是一种弱人工智能的体现，即专注于实现某一特定方面的功能，并可以与人类媲美甚至超越人类。
从深蓝到战胜围棋世界冠军的AlphaGo ，它们采用的核心技术就是深度学习算法。
作为机器学习的诸多方法之一，深度学习的灵感来源于人类大脑的结构和功能，通过模拟神经元间的互联关系从而构建人工神经网络以进行反复“训练”直至输出期望值，本文要探讨的机器翻译正是基于这种原理。
1 机器翻译的发展现状在人工智能技术尚未发展成熟之前，传统人工翻译一直扮演着举足轻重的角色。
直至当今，诸如Google 翻译、阿里翻译、百度翻译等AI 行业巨头推出的翻译平台逐渐凭借其翻译过程的高效性和翻译结果的准确性占据了翻译行业的主导地位。
其中，Google 公司提供的机器翻译已经将汉译英的正确率和专业化程度提升到了一个新的高度，并受到社会各界人士的认可。
一项在20世纪需要语言专家连续工作若干小时才能完成的翻译工作在今天或许只要在机器前守候几秒钟即可呈现出完整的翻译结果，这是一种跨时代的技术飞跃。
总而言之，机器翻译的问世实则是生产力大幅度提高的一种体现[1]。
首先是节省了资源成本，不像传统人工翻译要求大量人力参与，且后期还需反复校对核查的繁琐流程，机器翻译全程仅需要一台计算机和电源即可，且不会出现拼写遗漏等低级错误，其工作的高效性是人工所不能媲美的。
其次，因其背后的大数据支持和拥有强大的计算机系统作为支撑，机器翻译能够在确保正确率和即时性的条件下表现出与时俱进的特性。
通过不断“训练”以自动完善和优化内部网络结构，从而进一步提高翻译质量。
2 机器翻译的技术特点机器翻译因工作原理的不同可分为基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译和基于神经网络的机器翻译。
基于规则的机译系统以词典和语法规则库作为知识提取源，并结合语言学领域的专家知识以进行源语种到目标语种的转换，其实也可以说是一种符号的变换。
因为它更多时候是在对语法进行剖析的基础上展开翻译工作，而不曾深入到语义层面，实为一种“直译”。
基于统计的机器翻译实则是一种基于语料库的机译系统，不同于前者，它的语料库已经过严格划分并加以标注，其工作原理可以类比为一种语言信息在信道传输的过程。
机器会默认源语言库中的任何一句话都可能与目标语言库中的某句话形成映射关系，不同的只是这种关系的产生概率，因而其目标就是寻找概率最大的句子作为译文予以呈现，这其实也是一种统计学思想。
当下深度学习的热潮已席卷全球，循环神经网络及其重要变型、卷积神经网络等具有不同拓扑结构的人工仿生网络在自然语言处理上均具有突出效果。
这里将着重对后者，即通过构建人工神经网络，采用深度学习算法以实现的机器翻译模型进行探讨。
在该种翻译模型中，诸如词汇、短语、句子等自然语言的基本组成单位均采用连续空间来表示，其中的人工神经网络则用于实现由原文至译文的直接映射，而无需经过依存分析、规则抽取、词语对齐等基于统计的机器翻译才涉及的处理过程。
在实际语句转换过程中，原文语言序列的输入由编码器读入并以一定维度的语义向量作为输出，再由解码器对其进行解码，进而输出目标语言序列，即翻译后的结果[2]。
这种采用编码—解码形式的机器翻译能够自发地从语料库中学习语言特征，而无需在深度学习算法中设定相关特征值以阐述翻译规律，因而在对自然语言的处理过程中省去了特征设计的工作，其模型架构如图1所示。
3 机器翻译暴露的弊端正如任何事物都是作为矛盾统一体而存在，机器翻译作者简介：贺丽媛（1998— ），女，江苏无锡人，本科生；研究方向：自动化。
摘 要：21世纪技术领域的重大变革使“人工智能”一词逐渐为我们耳濡目染，这无疑是一个很宽泛的话题。
从几乎人手必备的智能手机到无人驾驶汽车的试运行，当今我国人工智能在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等领域均走在国际前沿，无一不令人叹为观止。
深度学习即成为当下热门研究领域，文章以该领域下的一个重要应用分支—机器翻译为实例，探讨人工智能的发展现状、技术特点以及当前存在的一些弊端。
关键词：人工智能；深度学习；机器翻译人工智能在机器翻译领域的应用贺丽媛（西北民族大学 电气工程学院，甘肃 兰州 730124）无线互联科技Wireless Internet Technology第5期2019年3月No.5March，2019也是一把“双刃剑”。
当我们采用辩证的眼光去看待它时，其背后的技术支持也并非没有缺陷。
高级翻译领域向来都是以“信”“达”“雅”作为标准[3]，而机器翻译要想完美复现这3种“译境”，还有待时间的考证。
3.1 语义转换的专业性不足机器翻译对于基本词汇和常用词组的把控能力不容置疑，但当它用于翻译一些外文文献时，因同一个专业术语在不同学科领域所指代的含义存在差异性，使得机器翻译在该情况下的语义转换还未实现真正的智能化。
而人工翻译则能有意识地去判断文献所在的学科领域，并通过查阅相关资料进一步确定其深层含义，从而使译文所阐述的内容与原文不会有太大出入，确保了翻译过程的专业性，此所谓“信”之译境。
3.2 复杂句式处理效果欠佳限于当前的科技水平，机器翻译对于一些简单句型的处理可谓是得心应手，但一旦碰到复杂句子结构或层层句式嵌套的情况，机器翻译会机械地将其分解为各个子句再进行排列组合，这就是一种断章取义的表现。
而人工翻译则会根据具体情况分析其中的逻辑关联再予以拆分，显然后者呈现出的翻译结果将更加自然流畅，此所谓“达”之译境。
3.3 缺乏一定的感情色彩机器翻译归根到底还是一种无意识的行为，而语言作为文化的载体，它更需要字里行间的情感流露。
尤其是诸如诗词歌赋之类的翻译材料，机器翻译的表现不免有些生硬、乏味，甚至会让读者心生一种不食人间烟火的感觉，而人工翻译在这方面的处理则远胜于机器翻译。
毕竟语言是人类创造的，通过结合译者丰富的社会经验和生活阅历[4]，人工翻译将会使译文的呈现更为生动、形象并颇具情感色彩，进而激发读者的情感共鸣，此所谓“雅”之译境。
4 结语纵然人工智能在机器翻译领域的应用依旧存在些许弊端，但在对自然语言的处理上，AI 科学无疑已经取得了较大突破。
我们作为科技成果的体验者，亦不得不承认它的诞生的确为我们的日常生活、工作和学习提供了极大的便利。
相信随着AI 科学的进一步发展，通过深度学习将有望使机器逐渐掌握各种技能以适应人们的美好生活需求。
这场21世纪的伟大技术革命注定会推动弱人工智能向着强人工智能过渡，进而引领人类开创超人工智能时代的历史新纪元。
[参考文献][1]张诗博.以机器翻译为例分析人工智能技术的应用[J].农家参谋，2019（5）：211.[2]高明虎，于志强.神经机器翻译综述[J].云南民族大学学报（自然科学版），2019（1）：72-76.[3]徐艳平.人工智能翻译应用前景分析[J].合作经济与科技，2018（19）：78-81.[4]宋仕振.试论机器翻译与人工翻译的未来关系[J].未来与发展，2019（2）：25-30.Application of artificial intelligence in the field of machine translationHe Liyuan（Electrical Engineering College of Northwest Minzu University, Lanzhou 730124, China ）Abstract：In the 21st century, the great changes in the field of technology have made the term “artificial intelligence ” gradually become an osmosis for us, which is undoubtedly a very broad topic. From almost all the necessary smart phones to the test run of driverless cars, China ’s artificial intelligence is now at the forefront of the international field in face recognition, speech recognition, security monitoring, intelligent speakers, smart home, and so on. Deep learning has become a hot research field at present. In this paper, machine translation, an important application branch in this field, is taken as an example to discuss the development status, technical characteristics and drawbacks of artificial intelligence.Key words：artificial intelligence; deep learning; machine translation 图1 编码器—解码器模型无线互联科技·技术应用。