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机器翻译难比人工翻译
2019-04-25 17:09:07
2013年基于神经网络模型的机器翻译(简称“神经机器翻译”)方法被提出,机器译文的质量得到大幅提升,并且很多开源工具被相继公布,机器翻译技术研究和系统推广应用均出现前所未有的盛况。统计机器翻译和神经机器翻译的基本原理都是基于已有的大规模句子级双语对照语料进行模型训练,建立最优的翻译模型,最终实现从一种语言到另一种语言的翻译。通常情况下,用于训练模型的语料规模越大,模型性能表现就越好。
机器翻译技术的进步和系统性能的提升在为人们日常生活和工作带来更多便利的同时,也为该技术的产业化发展带来了更多商机。这种空前局面不仅让人们看到了梦想成真的希望,也点燃了部分人心中按捺不住的欲望。从传统媒体到新媒体,对机器翻译技术夸大宣传的声音不绝于耳,但一个不可否认的事实却是,目前的机器翻译技术尚不成熟,无论是文本翻译,还是口语翻译,机器翻译的质量远没有达到令人满意的水平。
毋庸置疑,机器翻译可能替代那些任务重复性较大、翻译难度较低的低端翻译人员,如天气预报查询、旅馆预订服务、交通信息咨询等翻译,但不可能取代高端翻译(如重要文献、伟人著作、文学名著等翻译)人员,更不可能消除翻译职业。“信、达、雅”是翻译的终极目标,我们可以预期,未来的机器翻译系统能够辅助高端翻译人员提高翻译效率,但要实现无须人工干预的高质量全自动翻译恐怕还是一个愿望。
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