为什么仅凭机器无法解决全球的翻译问题

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机器翻译的发展史
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为什么仅凭机器无法解决全球的翻译问题(八)  6、语言实在太过重要。  贵公司用来描述产品或服务的词语有多重要?当然是极其重要。对许多公司(包括谷歌,尽管这样说可能有些讽刺)而言,品牌的声音完全取决于措辞。人们对于购买何种产品、使用何种服务的抉择,与营销所用的词句直接相关。也许当机器为买家时,他们不会对语言这么挑剔。目前仍是人在掌控钱包,而人是奇怪的群体,会对语言作出真实且情绪化的反应。我们对某一特定术语的喜好或嫌恶,往往与我们的教养有关,与我们的文化甚至是过往经历有关。即便是我们最熟悉的人,我们也不能准确预测哪些词语会惹恼人或让人迷惑。如此,我们又如何能期待机器能比我们做得更好?  因此,如果机器翻译不能在短期内解决我们的所有翻译问题,那为什么这个世界总在庆祝一个又一个的机译里程碑,就像真有重大进步?原因在于,如果能够简化跨语言问题,那倒真是不错。事实上,如果沟通问题总体上(甚至是单语言的沟通问题)能不那么复杂,人们会乐见其成。  底线在于:电脑永远也不能完全解决翻译问题,即使是向着这个宏伟的目标迈出很小的一步,也需要人类的大力协助。问题不在于“我们是否能实现目标”,而在于“我们能走多远,走多快?”同时,电脑生成翻译的完美境界是一个值得我们追求的梦想,尽管这是一个一再破灭又不断燃起的梦想。(本翻译文章仅供翻译学习交流,禁止用于任何商业用途。)重庆誉美翻译()
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为什么仅凭机器无法解决全球的翻译问题(一)
Nataly Kelly&
发布时间:01/09/2014 下午6:08&
  六十年前的本周,乔治城大学和IBM的科学家们推出了他们的机器翻译“Brain”,被称为701型计算机。“Brain”成功地将多个俄语句子翻译成了英语,让研究人员可底气十足地宣称“在未来几年内”翻译工作可完全交给机器处理。&
  六十年后的今天,麻省理工《科技创业》杂志作出了惊人类似的宣告:“将一种语言翻译成另一种,只需找到将一种映射为另一种语言的线性变换手段。谷歌工程师团队称这很简单。”&
  简单?可不一定。&
  早在20世纪50年代,IBM就已承认翻译一个段落“须向电脑发出的指令是导弹模拟飞行所需指令的2.5倍。”另外,谷歌的新方法依赖向量空间算法,谷歌的科学家们是否认为这种方法有“简单”之处,这一点仍然值得高度怀疑。
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为什么仅凭机器无法解决全球的翻译问题(二)  假定统计机器翻译(SMT)确实有出色的简单性,例如“谷歌翻译”。本质上 ,你拥有的数据越多,最终获得高质量译文的可能性越大。但假如你没有足够的数据 ,又该如何?又假如,你用的谷歌,但数据在其它地方,不属于你打算利用的免费公 共网页的内容,你又该当如何?&  这种时候就需要你采用新手段了,就像谷歌曾经干过的那种。他们的新方法 旨在补充而非替代统计法,这种新方法会自动创建词典和短语表而无需人工帮助。新 方法采用数据探索,以便对比两种语言的结构,然后生成相应的短语表和词典。这就 意味着,谷歌将不必仅依赖两种语言的可用文件来改善翻译质量。它将有多种其它方 法,例如上述新方法。&  这又意味着什么?统计机器翻译会推动事情进展快速,即使是谷歌也对此不 满。(本翻译文章仅供翻译学习交流,禁止用于任何商业用途。)重庆誉美翻译(专家)
function open_phone(e) {
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