人工智能在机器翻译领域的应用

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人工智能在机器翻译领域的应用

作者：贺丽媛

来源：《无线互联科技》2019年第05期

摘 要：21世纪技术领域的重大变革使“人工智能”一词逐渐为我们耳濡目染，这无疑是一个很宽泛的话题。从几乎人手必备的智能手机到无人驾驶汽车的试运行，当今我国人工智能在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等领域均走在国际前沿，无一不令人叹为观止。深度学习即成为当下热门研究领域，文章以该领域下的一个重要应用分支—机器翻译为实例，探讨人工智能的发展现状、技术特点以及当前存在的一些弊端。 关键词：人工智能；深度学习；机器翻译

人工智能即旨在使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。近年来，大数据、物联网、云计算这些IT行业最新的技术发展趋势正推动着这一学科的兴起，并使其广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理以及专家决策等研究领域。因其实力差异，人工智能又可分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能，但强人工智能和超人工智能还未真正实现。当下我们身边随处可见的生活助手、智能家居、智能建筑等其实都是一种弱人工智能的体现，即专注于实现某一特定方面的功能，并可以与人类媲美甚至超越人类。从深蓝到战胜围棋世界冠军的AlphaGo，它们采用的核心技术就是深度学习算法。作为机器学习的诸多方法之一，深度学习的灵感来源于人类大脑的结构和功能，通过模拟神经元间的互联关系从而构建人工神经网络以进行反复“训练”直至输出期望值，本文要探讨的机器翻译正是基于这种原理。 1 机器翻译的发展现状

在人工智能技术尚未发展成熟之前，传统人工翻译一直扮演着举足轻重的角色。直至当今，诸如Google翻译、阿里翻译、百度翻译等AI行业巨头推出的翻译平台逐渐凭借其翻译过程的高效性和翻译结果的准确性占据了翻译行业的主导地位。其中，Google公司提供的机器翻译已经将汉译英的正确率和专业化程度提升到了一个新的高度，并受到社会各界人士的认可。一项在20世纪需要语言专家连续工作若干小时才能完成的翻译工作在今天或许只要在机器前守候几秒钟即可呈现出完整的翻译结果，这是一种跨时代的技术飞跃。

总而言之，机器翻译的问世实则是生产力大幅度提高的一种体现[1]。首先是节省了资源成本，不像传统人工翻译要求大量人力参与，且后期还需反复校对核查的繁琐流程，机器翻译全程仅需要一台计算机和电源即可，且不会出现拼写遗漏等低级错误，其工作的高效性是人工所不能媲美的。其次，因其背后的大数据支持和拥有强大的计算机系统作为支撑，机器翻译能够在确保正确率和即时性的条件下表现出与时俱进的特性。通过不断“训练”以自动完善和优化内部网络结构，从而进一步提高翻译质量。

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