常見問題

• 機器翻譯屬于哪個領域的應用？

  機器翻譯屬于“自然語言處理”領域的應用。“自然語言處理”研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，主要應用于機器翻譯、輿情監測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別、中文OCR等方面。

• 機器翻譯的優點？

  一、成本低
  相比于人工翻譯，機器翻譯的成本要低很多。因為人工翻譯需要專業翻譯人員進行翻譯工作，在成本上花費更大。而機器翻譯需要人工參與的時候很少，基本上由計算機自動完成翻譯，大大降低了預算成本。
  二、易于把控
  機器翻譯的流程簡單快捷，在翻譯時間的把控上也能進行較為精準地估算。
  三、翻譯速度快
  計算器程序的運行速度非常快，機器翻譯正好利用了這一優點。目前人工翻譯還達不到這種速度。

• 機器翻譯軟件有哪些？

  1、Transifex
  從簡單的網站到復雜的數字產品，讓客戶從頭到尾輕松本地化所有數字內容
  上傳內容：首先，必須將內容上傳到Transifex，然后可以選擇幾乎零開發人員參與到使用我們的API或Transifex Native的復雜自定義設置。 翻譯：可以與第三方翻譯機構、自由譯員或內部譯員合作，或者在社區的幫助下進行眾包翻譯。同時可以使用我們強大的在線編輯器進行實時協作或與客戶喜歡的CAT工具集成。 發布翻譯：翻譯完成后，可以設置通過API或CLI發布翻譯的自動化方式。或者，可以利用Native或Live以無線方式（OTA）發布翻譯。
  2、百度智能云
  百度智能云于2015年正式對外開放運營，是基于百度多年技術沉淀打造的智能云計算品牌，致力于為客戶提供全球領先的人工智能、大數據和云計算服務。憑借先進的技術和豐富的解決方案，全面賦能各行業，加速產業智能化。
  3、火山引擎
  脫胎于全球化的移動互聯網公司，我們先進的技術引擎幫您解決業務痛點，突破業務瓶頸。支撐了10億級DAU的大數據、人工智能和基礎服務能力，賦能互聯網應用增長和傳統企業的數字化轉型。
  4、金山AIDAtrans
  金山AIDAtrans隸屬于金山軟件集團，由金山軟件人工智能事業部開發。 金山軟件始創于1988年，是國內最早的互聯網軟件企業之一。歷經30余載，金山軟件始終堅持“做世界一流的軟件企業”的夢想，秉承“志存高遠，腳踏實地”的理念，贏得了用戶的信任，在北美、歐洲、日本及馬來西亞等海外市場享有重要的市場份額。 金山軟件人工智能事業部全面布局人工智能。目前以NLP為核心，同時結合圖像和語音技術，主攻方向包括機器翻譯、智能問答、知識圖譜、圖文轉換、語音識別和合成等。
  5、Phrase
  提供快速可靠的語言文件導入和導出、通用的API、專用的CLI工具，支持超過40種文件格式，以及Phrase的分支功能等等，不一而足！ 每當有新的翻譯任務出現或者被完成，所有相關團隊成員都會收到自動通知。實時監控，報告和統計讓你隨時隨地都能掌控進度。

• 機器翻譯和人工翻譯區別

  一、從翻譯準確程度來看。
  1、人工翻譯準確率可趨近于100%，但也取決于譯者水平、原文表達水平、行業領域、交稿時間等因素；
  2、機器翻譯的準確率取決于語種、行業領域、原文質量、訓練語料、訓練模型等因素。
  二、從翻譯的流暢度來看。
  1、人工翻譯講究“信達雅”，但在實際商業翻譯中不會完全體現。準確性和時效性以及價格是客戶考慮的重點；
  2、機器翻譯近年來都采用了神經網絡算法，相比之前的統計型機器翻譯，在流暢度上有了質的提升，即便某些詞翻譯不準，但語法結構往往很清晰。
  三、從翻譯的效率來看。
  1、純人工翻譯的效率是很低的，按照語種、語言方向、行業領域的不同，人工翻譯8小時的效率一般不會超過5000-8000字；
  2、機器翻譯可以達到毫秒級的翻譯時間。

• 機器翻譯發展歷程

  1、起源階段：
  機器翻譯起源于1933年，由法國工程師G.B.阿爾楚尼提出機器翻譯設想，并獲得一項翻譯機專利；
  2、萌芽時期：
  1954年，美國喬治敦大學在IBM公司協同下用IBM-701計算機首次完成了英俄機器翻譯試驗，拉開了機器翻譯研究的序幕；
  3、沉寂階段：
  美國科學院成立了語言自動處理咨詢委員會(ALPAC)于1966年公布了一份名為《語言與機器》的報告，該研究否認機器翻譯可行性，機器翻譯研究進入蕭條期；
  4、復蘇階段：
  1976年，加拿大蒙特利爾大學與加拿大聯邦政府翻譯局聯合開發的TAUM-METEO系統，標志著機器翻譯的全面復蘇;
  5、發展階段：
  1993年，IBM的Brown等提出基于詞對齊的統計翻譯模型，基于語料庫的方法開始盛行；
  2003年，愛丁堡大學的Koehn提出短語翻譯模型，使機器翻譯效果顯著提升，推動了工業應用；
  2005年，David Chang進一步提出了層次短語模型，同時基于語法樹的翻譯模型方面研究也取得了長足的進步；
  6、繁榮階段：
  2013年和14年，牛津大學、谷歌、蒙特利爾大學研究人員提出端到端的神經機器翻譯，開創了深度學習翻譯新時代；
  2015年，蒙特利爾大學引入Attention機制，神經機器翻譯達到實用階段；
  2016年，谷歌GNMT發布，訊飛上線NMT系統，神經翻譯開始大規模應用。

• 機器翻譯是什么？

  機器翻譯，又稱為自動翻譯，是利用計算機將一種自然語言(源語言)轉換為另一種自然語言(目標語言)的過程。它是計算語言學的一個分支，是人工智能的終極目標之一，具有重要的科學研究價值。
  同時，機器翻譯又具有重要的實用價值。隨著經濟全球化及互聯網的飛速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化交流等方面起到越來越重要的作用。
  機器翻譯,肩負著架起語言溝通橋梁的重任。百度翻譯自2011年上線至今,在追夢路上已經走過十個年頭。十年來,翻譯質量大幅提升30個百分點,領域翻譯準確率90%以上,日均翻譯量超千億字符,服務50多萬企事業單位和個人開發者,實現了機器翻譯技術和產業的跨越式發展。

• 機器翻譯原理是什么？

  20世紀80年代基于規則的機器翻譯開始走向應用，這是第一代機器翻譯技術。隨著機器翻譯的應用領域越來越復雜，基于規則的機器翻譯的局限性開始顯現，應用場景越多，需要的規則也越來越多，規則之間的沖突也逐漸出現。
  于是很多科研學家開始思考，是否能讓機器自動從數據庫里學習相應的規則，1993年IBM提出基于詞的統計翻譯模型標志著第二代機器翻譯技術的興起。
  2014年谷歌和蒙特利爾大學提出的第三代機器翻譯技術，也就是基于端到端的神經機器翻譯，標志著第三代機器翻譯技術的到來。

• 機器翻譯技術有哪些？

  1、機器翻譯技術
  機器翻譯技術是一種人工智能技術，它是利用計算機模擬和抽象人的翻譯過程，實現在計算機上將一種語言自動翻譯成為另一種語言。計算機翻譯語言的過程就是將源語言翻譯成為目標語言。具體翻譯過程是先對源語言進行詞法分析，之后在詞法分析的基礎上再進行句法分析，然后根據源語言句法分析的結果，相應地生成目標語言。
  2、翻譯記憶技術
  簡單地說，翻譯記憶就是把已經翻譯過的譯文在計算機里存儲起來，將原文、譯文記憶在翻譯記憶軟件中。當再進行新的翻譯時，翻譯記憶軟件可以搜索和提取在翻譯記憶庫里相同或相似的原文及譯文結果，從而使新的翻譯不必重新進行，而可以參照和使用以往的翻譯結果，因而大大提高了翻譯效率。
  3、TM+MT技術
  近年又出現了一種新的趨勢，那就是翻譯記憶技術與機器翻譯技術的結合。這兩種技術可以說互為補充，因為翻譯記憶無法翻譯沒有記憶的語言，或者由于尋找不到匹配度足夠高的原文，而無法輸出譯文，而這時就可以使用機器翻譯實現自動翻譯。這種結合技術可以稱為TM+MT技術。

• 機器翻譯與自然語言處理區別

  自然語言處理（natural language processing），是一門以計算為手段對自然語言進行研究和處理的學科。Bill Manaris（1998）曾在《計算機進展》中給出這樣的定義：“自然語言處理可以定義為研究在人與人交際中以及在人與計算機交際中的語言問題的一門學科。”自然語言處理要研制表示語言能力和語言應用的模型，建立計算機框架來實現語言模型，提出相應的方法對語言模型不斷地進行完善，根據語言模型設計各種實用系統，并探討這些實用系統的評測技術。
  機器翻譯，就是使用計算機進行翻譯，即把一種自然語言生成另一種自然語言而又無需人類幫助的計算機系統。這里的自然語言區別于人工語言，如計算機編程語言等為實現某些特定目的而創造的語言。李沐等（2018：2）指出，機器翻譯是自然語言處理研究的一個分支，它在處理過程中會涉及到很多自然語言處理的經典問題。如數據挖掘及清洗、詞字切分、詞性標注、句法分析等。此外，機器翻譯還涉及機器學習算法中的應用。就此而言，機器翻譯是一項復雜的系統工程。