人工智能時代翻譯創新人才培養之變

劉 萍

一、人工智能時代機器翻譯的發展

機器翻譯始于1933年,發展到現在主要經歷了三個階段：由詞典和規則庫構成知識源的基于規則的機器翻譯、由語料庫構成知識源的基于統計的機器翻譯和基于人工智能的神經網絡機器翻譯,翻譯質量上也實現了質的飛躍。近年來,機器翻譯逐漸走入了人們的工作和生活,我們在享受快捷便利翻譯服務的同時,也需要認真審視機器翻譯技術發展的最新進展,了解機器翻譯的優缺點。

(一)機器翻譯的基本原理

在基于規則的機器翻譯模式下,機器根據語言學家提前制定好的翻譯規則庫,將源語言轉化為目的語。在基于統計機器翻譯模式下,機器根據建立的概率模型,對雙語語料庫進行比對,查找出源語言句子概率最大的譯文。人工智能神經網絡機器翻譯是以深度學習技術為基礎的全新機器翻譯模式,擁有海量神經元的神經網絡可以自動從語料庫中學習翻譯知識,通過運算把源語言轉化成能夠理解的機器語言,再經過復雜的傳導運算生成目的語。這種翻譯模式是通過使用神經網絡去理解源語言,在理解的基礎上實現從源語言到目的語轉換,因而翻譯質量遠高于前兩種翻譯模式,但其翻譯的過程是不透明的,所以很難用語言學知識解釋翻譯過程中產生的錯誤。

(二)機器翻譯的利與弊

目前,機器翻譯憑借其速度快、成本低、方便實用等優勢已在多個領域得以廣泛應用,用以減少或者替代人工翻譯。……