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  • 行業新聞

    機器翻譯與人工翻譯2020.07.22

    一、機器翻譯現在能做什么

    針對我們當前機器翻譯的發展狀況,我們可用以下的案例來說明。5年連續用機器翻譯同一個句子,通過結果對比,我們可以從流暢度、準確度等方面看出,機器譯文翻譯質量是在不斷提高的。

    這也有賴于近幾年機器翻譯的發展——2016-2017年,谷歌翻譯上線神經網絡機器翻譯,此后各機器翻譯企業也跟進了這方面的研發,譯文流暢度得到大幅提升;特別是在2018年,微軟公司宣布在新聞翻譯系統特定領域,其質量超過人工翻譯,可以窺見機器翻譯近幾年突飛猛進的現狀。

    同時,我們也可以開出機器翻譯應用場景也大大拓寬,大體上可以分為開放翻譯系統、私有系統、機器翻譯與場景的融合。其中,私有翻譯系統是一個較明確的商業化方向,根據用戶數據實現定制化,無需聯網,滿足了不少B端和G端用戶需求。

    國內外也出現了較多出色的機器翻譯公司,視頻翻譯也成為了一個熱潮,字幕通、網易見外、Videolocalize和人人譯視界等平臺逐漸發揮出優勢;各種新聞資訊翻譯平臺也得到了大眾的認可;另外,電商翻譯、跨語言搜索、跨語言大數據分析蓬勃發展,網絡小說出海,翻譯APP、翻譯機/翻譯耳機、AI同傳等產品逐漸受到大眾歡迎。

    雖說機器翻譯發展很迅猛,但當前機器翻譯的發展還是具有局限性的,主要有漏譯、上下文不一致等現象,在技術層面則存在大部分語言數據稀疏、神經網絡可解釋性差,融合語言知識難度大,缺乏客觀評價標準等問題。具體而言,在技術層面,也面臨著一些瓶頸,大部分語言數據稀疏,除中英外,其他語種的語料十分稀缺,比如東南亞語種;另一方面,神經網絡可解釋性還不夠高,還是一個黑盒子;機器翻譯在當前融合語言知識的"性價比"還不高;機器翻譯缺乏客觀評價標準,計算機語言沒有絕對的量化指標衡量譯文的好壞,不可能做到計算機完全取代人工翻譯。

    機器翻譯什么時候像人工翻譯一樣好?李總用了兩個圖形象地說明:機器翻譯在進行文字轉換的過程中,會丟失大量的文化、常識、背景等信息,這是機器翻譯短期無法像人工翻譯一樣好的重要原因。

    三、機器翻譯和人工翻譯邊界的幾點思考

    機器翻譯和人工翻譯比拼的不是語言能力,文字轉換能力,而是語言背后的背景知識、常識、推理、文化。語言文化知識目前很難用計算機語言來描述和自動化;第二,機器翻譯在可見未來的使命是完成語言層面的轉換(單詞、詞法、句法關系那些死記硬背的、學外語過程中痛苦大于樂趣的東西),但不是文化和思維(那恰恰是學外語的樂趣所在);第三,高維和低維邊界模糊(比如陪同翻譯對計算機而言場景更復雜,更難勝任、相反和同傳卻天然存在一些能力上的重合),情感和文化上的交流很難通過機器來實現。

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