常見問題

• 機(jī)器翻譯屬于哪個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用？

  機(jī)器翻譯屬于“自然語言處理”領(lǐng)域的應(yīng)用。“自然語言處理”研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯、輿情監(jiān)測、自動(dòng)摘要、觀點(diǎn)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(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn)？

  一、成本低
  相比于人工翻譯，機(jī)器翻譯的成本要低很多。因?yàn)槿斯しg需要專業(yè)翻譯人員進(jìn)行翻譯工作，在成本上花費(fèi)更大。而機(jī)器翻譯需要人工參與的時(shí)候很少，基本上由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成翻譯，大大降低了預(yù)算成本。
  二、易于把控
  機(jī)器翻譯的流程簡單快捷，在翻譯時(shí)間的把控上也能進(jìn)行較為精準(zhǔn)地估算。
  三、翻譯速度快
  計(jì)算器程序的運(yùn)行速度非常快，機(jī)器翻譯正好利用了這一優(yōu)點(diǎn)。目前人工翻譯還達(dá)不到這種速度。

• 機(jī)器翻譯軟件有哪些？

  1、Transifex
  從簡單的網(wǎng)站到復(fù)雜的數(shù)字產(chǎn)品，讓客戶從頭到尾輕松本地化所有數(shù)字內(nèi)容
  上傳內(nèi)容：首先，必須將內(nèi)容上傳到Transifex，然后可以選擇幾乎零開發(fā)人員參與到使用我們的API或Transifex Native的復(fù)雜自定義設(shè)置。 翻譯：可以與第三方翻譯機(jī)構(gòu)、自由譯員或內(nèi)部譯員合作，或者在社區(qū)的幫助下進(jìn)行眾包翻譯。同時(shí)可以使用我們強(qiáng)大的在線編輯器進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)作或與客戶喜歡的CAT工具集成。 發(fā)布翻譯：翻譯完成后，可以設(shè)置通過API或CLI發(fā)布翻譯的自動(dòng)化方式。或者，可以利用Native或Live以無線方式（OTA）發(fā)布翻譯。
  2、百度智能云
  百度智能云于2015年正式對外開放運(yùn)營，是基于百度多年技術(shù)沉淀打造的智能云計(jì)算品牌，致力于為客戶提供全球領(lǐng)先的人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算服務(wù)。憑借先進(jìn)的技術(shù)和豐富的解決方案，全面賦能各行業(yè)，加速產(chǎn)業(yè)智能化。
  3、火山引擎
  脫胎于全球化的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司，我們先進(jìn)的技術(shù)引擎幫您解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，突破業(yè)務(wù)瓶頸。支撐了10億級DAU的大數(shù)據(jù)、人工智能和基礎(chǔ)服務(wù)能力，賦能互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用增長和傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
  4、金山AIDAtrans
  金山AIDAtrans隸屬于金山軟件集團(tuán)，由金山軟件人工智能事業(yè)部開發(fā)。 金山軟件始創(chuàng)于1988年，是國內(nèi)最早的互聯(lián)網(wǎng)軟件企業(yè)之一。歷經(jīng)30余載，金山軟件始終堅(jiān)持“做世界一流的軟件企業(yè)”的夢想，秉承“志存高遠(yuǎn)，腳踏實(shí)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(yè)部全面布局人工智能。目前以NLP為核心，同時(shí)結(jié)合圖像和語音技術(shù)，主攻方向包括機(jī)器翻譯、智能問答、知識圖譜、圖文轉(zhuǎn)換、語音識別和合成等。
  5、Phrase
  提供快速可靠的語言文件導(dǎo)入和導(dǎo)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(dāng)有新的翻譯任務(wù)出現(xiàn)或者被完成，所有相關(guān)團(tuán)隊(duì)成員都會(huì)收到自動(dòng)通知。實(shí)時(shí)監(jiān)控，報(bào)告和統(tǒng)計(jì)讓你隨時(shí)隨地都能掌控進(jìn)度。

• 機(jī)器翻譯和人工翻譯區(qū)別

  一、從翻譯準(zhǔn)確程度來看。
  1、人工翻譯準(zhǔn)確率可趨近于100%，但也取決于譯者水平、原文表達(dá)水平、行業(yè)領(lǐng)域、交稿時(shí)間等因素；
  2、機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率取決于語種、行業(yè)領(lǐng)域、原文質(zhì)量、訓(xùn)練語料、訓(xùn)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(dá)雅”，但在實(shí)際商業(yè)翻譯中不會(huì)完全體現(xiàn)。準(zhǔn)確性和時(shí)效性以及價(jià)格是客戶考慮的重點(diǎn)；
  2、機(jī)器翻譯近年來都采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，相比之前的統(tǒng)計(jì)型機(jī)器翻譯，在流暢度上有了質(zhì)的提升，即便某些詞翻譯不準(zhǔn)，但語法結(jié)構(gòu)往往很清晰。
  三、從翻譯的效率來看。
  1、純?nèi)斯しg的效率是很低的，按照語種、語言方向、行業(yè)領(lǐng)域的不同，人工翻譯8小時(shí)的效率一般不會(huì)超過5000-8000字；
  2、機(jī)器翻譯可以達(dá)到毫秒級的翻譯時(shí)間。

• 機(jī)器翻譯發(fā)展歷程

  1、起源階段：
  機(jī)器翻譯起源于1933年，由法國工程師G.B.阿爾楚尼提出機(jī)器翻譯設(shè)想，并獲得一項(xiàng)翻譯機(jī)專利；
  2、萌芽時(shí)期：
  1954年，美國喬治敦大學(xué)在IBM公司協(xié)同下用IBM-701計(jì)算機(jī)首次完成了英俄機(jī)器翻譯試驗(yàn)，拉開了機(jī)器翻譯研究的序幕；
  3、沉寂階段：
  美國科學(xué)院成立了語言自動(dòng)處理咨詢委員會(huì)(ALPAC)于1966年公布了一份名為《語言與機(jī)器》的報(bào)告，該研究否認(rèn)機(jī)器翻譯可行性，機(jī)器翻譯研究進(jìn)入蕭條期；
  4、復(fù)蘇階段：
  1976年，加拿大蒙特利爾大學(xué)與加拿大聯(lián)邦政府翻譯局聯(lián)合開發(fā)的TAUM-METEO系統(tǒng)，標(biāo)志著機(jī)器翻譯的全面復(fù)蘇;
  5、發(fā)展階段：
  1993年，IBM的Brown等提出基于詞對齊的統(tǒng)計(jì)翻譯模型，基于語料庫的方法開始盛行；
  2003年，愛丁堡大學(xué)的Koehn提出短語翻譯模型，使機(jī)器翻譯效果顯著提升，推動(dòng)了工業(yè)應(yīng)用；
  2005年，David Chang進(jìn)一步提出了層次短語模型，同時(shí)基于語法樹的翻譯模型方面研究也取得了長足的進(jìn)步；
  6、繁榮階段：
  2013年和14年，牛津大學(xué)、谷歌、蒙特利爾大學(xué)研究人員提出端到端的神經(jīng)機(jī)器翻譯，開創(chuàng)了深度學(xué)習(xí)翻譯新時(shí)代；
  2015年，蒙特利爾大學(xué)引入Attention機(jī)制，神經(jīng)機(jī)器翻譯達(dá)到實(shí)用階段；
  2016年，谷歌GNMT發(fā)布，訊飛上線NMT系統(tǒng)，神經(jīng)翻譯開始大規(guī)模應(yīng)用。

• 機(jī)器翻譯是什么？

  機(jī)器翻譯，又稱為自動(dòng)翻譯，是利用計(jì)算機(jī)將一種自然語言(源語言)轉(zhuǎn)換為另一種自然語言(目標(biāo)語言)的過程。它是計(jì)算語言學(xué)的一個(gè)分支，是人工智能的終極目標(biāo)之一，具有重要的科學(xué)研究價(jià)值。
  同時(shí)，機(jī)器翻譯又具有重要的實(shí)用價(jià)值。隨著經(jīng)濟(jì)全球化及互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，機(jī)器翻譯技術(shù)在促進(jìn)政治、經(jīng)濟(jì)、文化交流等方面起到越來越重要的作用。
  機(jī)器翻譯,肩負(fù)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(jīng)走過十個(gè)年頭。十年來,翻譯質(zhì)量大幅提升30個(gè)百分點(diǎn),領(lǐng)域翻譯準(zhǔn)確率90%以上,日均翻譯量超千億字符,服務(wù)50多萬企事業(yè)單位和個(gè)人開發(fā)者,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器翻譯技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的跨越式發(fā)展。

• 機(jī)器翻譯原理是什么？

  20世紀(jì)80年代基于規(guī)則的機(jī)器翻譯開始走向應(yīng)用，這是第一代機(jī)器翻譯技術(shù)。隨著機(jī)器翻譯的應(yīng)用領(lǐng)域越來越復(fù)雜，基于規(guī)則的機(jī)器翻譯的局限性開始顯現(xiàn)，應(yīng)用場景越多，需要的規(guī)則也越來越多，規(guī)則之間的沖突也逐漸出現(xiàn)。
  于是很多科研學(xué)家開始思考，是否能讓機(jī)器自動(dòng)從數(shù)據(jù)庫里學(xué)習(xí)相應(yīng)的規(guī)則，1993年IBM提出基于詞的統(tǒng)計(jì)翻譯模型標(biāo)志著第二代機(jī)器翻譯技術(shù)的興起。
  2014年谷歌和蒙特利爾大學(xué)提出的第三代機(jī)器翻譯技術(shù)，也就是基于端到端的神經(jīng)機(jī)器翻譯，標(biāo)志著第三代機(jī)器翻譯技術(shù)的到來。

• 機(jī)器翻譯技術(shù)有哪些？

  1、機(jī)器翻譯技術(shù)
  機(jī)器翻譯技術(shù)是一種人工智能技術(shù)，它是利用計(jì)算機(jī)模擬和抽象人的翻譯過程，實(shí)現(xiàn)在計(jì)算機(jī)上將一種語言自動(dòng)翻譯成為另一種語言。計(jì)算機(jī)翻譯語言的過程就是將源語言翻譯成為目標(biāo)語言。具體翻譯過程是先對源語言進(jìn)行詞法分析，之后在詞法分析的基礎(chǔ)上再進(jìn)行句法分析，然后根據(jù)源語言句法分析的結(jié)果，相應(yīng)地生成目標(biāo)語言。
  2、翻譯記憶技術(shù)
  簡單地說，翻譯記憶就是把已經(jīng)翻譯過的譯文在計(jì)算機(jī)里存儲起來，將原文、譯文記憶在翻譯記憶軟件中。當(dāng)再進(jìn)行新的翻譯時(shí)，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(jié)果，從而使新的翻譯不必重新進(jìn)行，而可以參照和使用以往的翻譯結(jié)果，因而大大提高了翻譯效率。
  3、TM+MT技術(shù)
  近年又出現(xiàn)了一種新的趨勢，那就是翻譯記憶技術(shù)與機(jī)器翻譯技術(shù)的結(jié)合。這兩種技術(shù)可以說互為補(bǔ)充，因?yàn)榉g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(shí)就可以使用機(jī)器翻譯實(shí)現(xiàn)自動(dòng)翻譯。這種結(jié)合技術(shù)可以稱為TM+MT技術(shù)。

• 機(jī)器翻譯與自然語言處理區(qū)別

  自然語言處理（natural language processing），是一門以計(jì)算為手段對自然語言進(jìn)行研究和處理的學(xué)科。Bill Manaris（1998）曾在《計(jì)算機(jī)進(jìn)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(jì)算機(jī)交際中的語言問題的一門學(xué)科。”自然語言處理要研制表示語言能力和語言應(yīng)用的模型，建立計(jì)算機(jī)框架來實(shí)現(xiàn)語言模型，提出相應(yīng)的方法對語言模型不斷地進(jìn)行完善，根據(jù)語言模型設(shè)計(jì)各種實(shí)用系統(tǒng)，并探討這些實(shí)用系統(tǒng)的評測技術(shù)。
  機(jī)器翻譯，就是使用計(jì)算機(jī)進(jìn)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)。這里的自然語言區(qū)別于人工語言，如計(jì)算機(jī)編程語言等為實(shí)現(xiàn)某些特定目的而創(chuàng)造的語言。李沐等（2018：2）指出，機(jī)器翻譯是自然語言處理研究的一個(gè)分支，它在處理過程中會(huì)涉及到很多自然語言處理的經(jīng)典問題。如數(shù)據(jù)挖掘及清洗、詞字切分、詞性標(biāo)注、句法分析等。此外，機(jī)器翻譯還涉及機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的應(yīng)用。就此而言，機(jī)器翻譯是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。