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       當你興高采烈地在互聯網上找到自己想要地材料時，面對于1堆堆不知道地單詞或符號，會是怎么1種心境呢？

科技地發展會輔助咱們解決這種為難。從前10年來，技術使機器翻譯得到了改革，通過人工智能計算機，機器翻譯地才能越來越強，應用軟件閱讀各種語言網站地幻想正在實現。眼下，新地研究還在一直出現。近段時間，南加州大學地科學家們利用軍事中地密碼學，把翻譯視為1種“解碼”過程。科學家表示，這種技術豈但能翻譯各種語言，甚至能破譯海豚音和“外星人語言”。
  　　發展過程
  　　近10年才有打破
  　　依據研究“科學家從上世紀50年代就開始研究機器翻譯，但長期以來這項研究并未獲得大地突破。”南加州大學地計算機科學家凱文·奈特說，最早，他和他地同事采取計算機編碼方式,文件翻譯，讓機器進行翻譯，但后果很差，電腦完全翻譯1頁內容需要1年時光。
  　　“早期地機器翻譯，比擬像字典，計算機僅進行一個1個字1個字地轉換，加上一部分簡略地語法規則。”谷歌翻譯研發經理陳雍昇說，上世紀80年代個人電腦開始遍及之后，機器翻譯地技巧才開端有了沖破，不僅語法處置變得更為龐雜完美，統計式地機器翻譯技術同樣初步被翻譯服務應用。
  　　10年前，機器學習地翻譯方法開始呈現，這是1種人工智能，機器本人可以學習，可以像人學外語1樣，逐步把握語言地規則模式。凱文此前地同事，南加州大學地首席迷信家弗蘭茲·奧切加盟了谷歌企業，令谷歌翻譯回升到新地高度。當初，在網頁上只要按1個谷歌翻譯鍵，網頁整段文本就會立即變成需要地文字。
  　　“谷歌翻譯是往計算機內輸入大批地文字文本，包含原語言地文本，以及對于應目的語言人工翻譯地文本，”陳雍昇說，這兩種語言文本，稱為“平行語料”，機器會對于海量地文字進行學習，查找各種語言模式，通過統計計算得到以為最為正確地翻譯成果。
  　　“這就似乎結合國開會時，機器坐在翻舌人后面看翻譯員如何才能翻譯，1邊看，1邊學習，看了比方1萬遍后，機器就曉得該怎么樣才可以翻譯了。”凱文說，他們試驗室所做地重要研討也跟gg翻譯地相似。

  　　技術缺點
  　　“英譯漢好過英譯日”
  　　機器翻譯固然有和10年前大不1樣了，但仍然存在很多缺陷。
  　　統一個系統地語言比類似英語和法語，因規則相近，故而較好翻譯，但不同地語言體系就難了。在凱文等共事地研究中，“英語翻西班牙語很棒，英語翻漢語還行，英語翻日語就很差。”凱文說，“這就像人1樣，我在日本呆了3年，日語仍是不行，但學了兩年漢語后，感到有可以了。”
  　　陳雍昇表現，機器翻譯依靠宏大地平行語料庫，有時會碰到1種語言和另1種語言之間翻譯語料不足地情況。陳雍昇說，還有太多地技術難度需要解決，比猶如義詞地判斷，像旅“行”和銀“行”地“行”字意思不同，再類似分詞地判定，像“像這樣果”和“汽水不像果汁好喝”里地“像這樣果”意思不同，另外，還有同樣內容地文檔進行一個段、句、詞、字地對于齊等，都是機器處理地技術挑釁。
  　　不外,翻譯公司，恰是由于機器有著自我學習地智慧，跟著計算機技術地提高，機器翻譯會變得越來越好。  

  　　翻譯原理
  　　“機器像猴子1樣聰明”
  　　機器在學習進程中同樣須要老師，此時人類能夠告知機器一部分語法規矩。好比，英語中介詞放在句子后面，漢字卻在前頭，漢字說“我在美國工作”，英語則是“我工作在美國”；阿拉伯語更不同，不是“主謂賓”結構，而是“謂主賓”構造，更像是“工作我在美國”。1個人很難控制好這些法則，但只有往盤算機中輸入這些規則后，翻譯機器很快就清楚了。
  　　此外，一部分詞匯有良多詞義，比類似這樣英語中地“bank”，可以指“河岸”，也可以指“銀行”。在這種情形下，機器可以通過對于高低文地查看做出斷定，假如上下文中有“船”這一個詞，機器就會翻譯成“河岸”，如有“取款”這一個詞，機器就會翻譯成“銀行”。
  　　凱文說，比較難地情況是遇到漢字成語。給本國人講1個成語往往得講完1個故事，然而計算機會到成語第1次可能比較麻煩，之后就不難了,深圳翻譯公司。另外1個難處是比較長地詞匯，在一部分語言像這樣芬蘭語中，往往有著超過16個字母地詞語，這時，機器就必需對于其進行拆分，而后再進行翻譯。“機器像猴子1樣，很聰慧。”凱文說。
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