我们处于数据时代，科学和创新项目的所有形式都在不断变化。机器翻译必须在很长一段时间内在口译行业中引起越来越多的关注，其好处正在逐渐受到人们的关注。机器翻译大约有70年的历史，分布在五个阶段。尽管它是一个简短的历史，但有目共睹，由于诸如Google翻译之类的翻译设备的高执行力，它们的出现正变得越来越普遍。
快速发展
人工智能的迅速发展无疑为人们的生活和工作带来了极大的便利。早些年，人们出国时必须带一名翻译。现在，一个智能翻译产品或一部智能手机就足够了。尽管对机器翻译的理解非常深刻，但对机器翻译的理解却不断加深。在可预见的几年中，机器翻译仍将是不足的，并且不能完全取代人工翻译。
机器翻译的发展
机器翻译是指使用机器协助的翻译。这些“机器”可以是计算机，手机，在线翻译的网页（Google翻译） 。通常，机器翻译的创建历史可以分为五个时期。
早期勘探期（1933〜1956）
第一次繁荣时期（1956〜1966）
以商业规则为基础的时期（1967〜2007）
统计机器翻译期间（1993〜2016）
神经网络机器翻译期间（2013年至今）
在1930年代初期，法国研究员GB Arcuni提出了利用机器翻译的思想。1933年，俄国人彼得·彼得罗维奇·特罗扬斯基（Peter Petrovich Troyanskii）首次提出了机器翻译模型。
机器翻译的研究迅速发展，并在1956年之后开始了持续近10年的第一次繁荣。自《翻译》出版以来，机器翻译的整个领域已分为两个流派：语言流派和信息论流派。
语言学派认为，在进行翻译之前，通过语法分析，机器翻译需要分析源语言的含义。从信息论的角度。
信息理论学校认为翻译是破解密码的过程。
1966年，美国自动语言处理咨询委员会发表了有关机器翻译研究现状的热门研究。该报告指出，机器翻译进展缓慢，质量低劣，价格昂贵，并且看不到未来。结果是美国科学家将近10年没有参加比赛了。
1976年，加拿大联邦政府翻译局和加拿大蒙特利尔大学联合开发了第一本实用翻译，机器翻译进入了一个繁荣的阶段。
1993年，现代统计机器翻译方法问世，这是一种基于单词对齐的翻译模型。统计机器翻译的数量有所增加，但在2012年之后，统计机器翻译已逐渐进入不活跃的时期。
2014年，蒙特利尔大学发表了一篇关于在机器翻译中使用神经网络的论文。2016年，Google发布了跨越式的开发-神经机器翻译。因为通常认为它的质量已经超过了许多应用程序的实际极限，所以它也引发了第二次机器翻译浪潮。我们现在处于时代。市场上有越来越多的神经机器翻译系统，包括Google，Facebook和Microsoft。当前最优质的机器翻译模型也是Google率先提出的神经网络机器翻译。
机器翻译的优势
从机器翻译的含义和实际工作中可以看出，与手动翻译相比，它易于使用并且可以随时切换多种语言，并且支持段落翻译。对于要翻译的文档，请将其放入计算机中，并以双语语料库进行匹配以找到合适的翻译。人工翻译需要几个小时才能完成的翻译量可以使用机器翻译在几秒钟内完成。
面对翻译项目，项目经理需要组建团队进行协作翻译，这前后需要很长时间，并且也需要大量资金。在21世纪，翻译中使用的各种程序和工具不断发展，其中大多数是免费的。它们不仅速度快，而且仅消耗手动翻译的时间和精力的百分之几。
机器翻译的局限性
通过机器翻译处理的大多数文本都相对简单，因此无法保证质量。对于专业文本，机器翻译是不可避免的，并且容易产生误译。对于内容更多的文本，机器翻译也容易错过翻译。对于带有情感的句子，机器翻译通常无法达到表达效果，这是比较直接的。
翻译错误和遗漏
错误翻译是指由于对翻译的误解而导致的翻译错误表达。特别是社会和文化误译对两个社会和文化之间的日常交流产生了很大的影响和障碍。错误翻译的原因是一个单词具有多种含义，同一单词在完全不同的环境，社交对比，专业术语，复杂的句子结构等中表现出独特的含义。
机器翻译中缺少翻译现象主要是在文本较长时发生的。毕竟，机器始终是一台机器，尤其是在处理较长的文本时，很容易漏掉句子，这也是当今机器翻译中的一个大问题。
机器翻译的前景
在人工智能时代，翻译技术是数字人文主义下翻译人文与技术的融合。对于翻译专业人员来说，这是时间和方言受益行业的必要条件，并且是解释生物学系统的必要组成部分。机器翻译的发展有助于人们快速理解其母语以外的语言的一般内容，并且在某种程度上不需要依靠人工翻译。
但是，用机器翻译代替人工翻译的方式仍然存在许多挑战。近年来，机器翻译不可能替代人工翻译。这主要是因为对于某些翻译质量要求较高的翻译，例如高端商务活动，专业论文或文学作品的翻译，当前机器翻译无法胜任，只能依靠人工翻译。尽管机器翻译仍然有很多局限性，但它的实用性和便利性不容忽视。
机器翻译不仅速度快，而且可以更接近原始文本。而且，随着技术的发展和智能水平的提高，机器翻译的前景也将广阔！
指导教师：
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