人工智能翻译的发展现状与前景分析

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2、人工翻译提出了更高的要求，只有紧跟时代的发展并且借助科技力量，与时俱进，才能更好更精准的去翻译。本文从机器翻译的原理，人工智能翻译的发展现状与前景分析进行论述。关键词：人工智能翻译发展现状前景分析在经济高速发展的今天，随着互联网的深入，人工智能会是社会发展的必然选择。已有的事实证明机器人通过加强学习，可以胜任很多的职位，尤其是ai智能翻译，以前我们想南北方地域差异，语言存在一定的理解错误，但是现在智能手机可以实时翻译不再是难事。因此人工智能翻译需要不断地学习，提升，包括计算能力、对于科学信息的认知、语言学等等，这也是人工智能翻译的更高目标，实现更为精准的翻译。一、翻译的本质与定义翻译是不同

3、语言之间的转换，如果要达到精准翻译就得结合不同地区，不同国家的语言规范以及标准，它的本质是科学性和艺术性的有机统一。黄振定指出，对于翻译活动而言，其中蕴含着一定的科学以及艺术特性，可以说是两者的协调统一。王宁对翻译有着这样的理解，即：翻译是一种媒介，通过翻译可以实现两种不同语言、形象与语言、符码与文字等的良好转换，是一种将不理解的事物转化为可理解事物的过程。刘宓庆提出，对于翻译的艺术性以及科学性，两者都是不可被忽视的，这是由于这项活动既具备科学性质有具备艺术性质。若通过机器进行翻译，其原理是以语料库为主要基础开展相应的翻译活动，这一翻译方式虽然具备一定的科学性，不过在艺术性的表现上差强人意，甚

4、至有时无法将其艺术性表现出来，特别是对于文学作品的翻译，这一问题更为突出，而若想将翻译活动的艺术性以及科学性都体现出来，往往需要通过人工翻译的方式。近年来，科学技术的不断发展下，人们的阅读习惯逐渐呈现出多样化的变化趋势，翻译不仅仅只局限于语言间的转换，而是逐渐向表现形式、字符以及图像等方向进行延伸。例如，课堂上教师会将文言文转化为白话文，从而使学生对其内容进行了解;生活中父母会拿着图画书为孩子讲述其中的故事等等，以上行为均属于翻译活动，这种类型的翻译活动，是无法通过机器实现的。现阶段，机器翻译往往只是语种间的翻译，没有办法实现现代文与古文的互译，更难以进行图像、字符、表现形式等人的主观性要求较

5、高的翻译材料的翻译。二、机器翻译原理机器翻译还被称为人工智能翻译，具体是指在机器的深度学习下，将一种抽象的符号系统向符号系统进行转化的过程，机器的翻译行为，代表着人工智能与人类的一种深度竞争，其原理共包括两种：第一种，基于语法规则的机器翻译;第二种，基于统计的机器翻译，下文分别做出阐述。首先，基于语法规则的机器翻译大多数机器翻译都是基于语法规则下进行的，常见的有中间语言法、转化法以及直接法。对于中间语言法，其是利用无歧义的、通用的中间语言实现过渡。对于转化法，是将中间表达式置于原语和译语间，利用中间表达式实现翻译目的。对于直接法，是将译文的词、句通过原文词、句进行表达，并适当调整词序。以上方法

6、中，直接法是较为典型的翻译方式，一直沿用至今。其次，基于统计的机器翻译这种方式是将机器翻译看作噪音信道问题，语言a通过信道变形为语言b，通过对源语言b的观察，从而得到目标语言a，通过概率法找到可能性最大的s。三、机器翻译发展现状机器翻译是将计算机技术作为主要的技术支撑，将一种自然语言向另一种自然语言进行转化的过程，作为一种应用工程，其是多种科学的集合，包括语言科学、计算机科学、数理逻辑科学等，属于边缘学科或交叉学科领域。早在20世纪50年代，美国就出现了机器翻译，现今，大多数国家都已经具备机器翻译的能力。近年来，在计算机技术的不断发展下，机器翻译能力也得以增强，逐渐具备了智能声控翻译功能，例如

10、为比较高效的补充，或许在未来，这些会成为神经网络翻译企业接下来的重点发展方向。第一，引进nmt以外的人工智能技术：近年来，在其他人工智能领域机器翻译技术实现了新的突破。例如，注意力模型的出现，是始于deepmind在机器视觉领域的技术构想。由此可见，将其他领域的算法与模型引入翻译领域，或许可以取得意想不到的收获。第二，建立机器学习使用的用户数据库，激发互动：在机器学习的原理当中，往往通过对错误样本纠错能够起到较好的学习效果，不过，通常情况下，企业很难完成翻译上的纠错行为。调动用户主动纠错翻译结果，同时，将其作为主要依据进行数据库的建立，或许是非常便捷的办法。现今，存在的大多机器翻译平台都会具备纠错功能，不过有些用户的参与热情以及参与方式会直接影响到实际的应用效果。第三，建立完善和深度的学习架构，是为了让翻译系统不断地进行自