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  2019-01-10 08:42:28
  
  机器翻译历史与方法
  机器翻译(MT)是指自动语言翻译这个概念自1600年代开始存在,但在二十世纪已经开始。随着电子计算器的发明,开发了使计算机技术适应文档语言翻译的方法。20世纪50年代中期,大学开展了大量研究,开发和测试机器,以执行以前只能由人工翻译完成的任务。美国政府和大学将大量研究和资金用于将俄语翻译成英语,与当时的经济和政治问题有关。当进度放缓时,重点转向开发翻译工具,这些工具可以帮助人们手工进行语言翻译,例如电子词典和文本处理设备。
  在20世纪80年代,重点是翻译其他语言和开发不同类型的系统。世界各国通过研究和合作做出贡献并开发了MT计划。计算机和数据处理器的日益普及有助于支持该领域的研究和突破。

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  在1990年代,开发和使用了不同的方法。研究从纯粹的学术转向商业环境中使用的应用。MT领域的一个重要发展是在语音翻译方面取得了越来越大的成功。互联网的引入和随后语音识别软件的形成意味着MT正在全球范围内得到更广泛的开发和使用。

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  机器翻译有两种类型:基于规则的机器翻译(RBMT)和基于语料库的机器翻译(CBMT):
  1- 基于规则的机器翻译基于源语言和目标语言的字典和语法结构。基于规则的方法始于1970年代。例子包括Systran,Eurotra和更新的系统,如Apertium。RBMT包括几种方法:直接(基于单词的字典定义),传输(使用语言分析)和语际(源数据转换为抽象语言)机器翻译。匹配每种语言中的语法规则和单词,以便将单词和源语言翻译成目标语言。
  2- 基于语料库的机器翻译依赖于源语言和目标语言的电子媒体集合的数据分析。随着数据库的增长,翻译质量也会提高。该方法使用概率和计算来基于双语文本语料库进行翻译。CBMT的示例是统计(使用基于双语文本语料库的统计模型)和基于示例的机器翻译(基于来自两种语言的样本句子的数据库并且替换特定变量来翻译附加文本)。
  
  任何学过第二语言的人都会理解语言翻译的复杂性。与使用计算机和其他机器进行更直接的任务并且有一种可能的结果不同,语言翻译需要专业知识来传达单个单词的含义,更重要的是,意义如何在上下文中或根据说话者或作者的情感而改变。在过去的20年中取得了巨大的进步,现在大多数计算机用户都尝试过谷歌翻译和其他基于Web的自动翻译工具。MT领域仍存在许多挑战,并为未来的突破提供了大量额外的研发机会,这些突破不断改进现有软件并开发新的进展。
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