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机器翻译的瓶颈与挑战

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POST DATA 22015-12-28 13:42:24

 

 

  机器翻译的瓶颈与挑战
 
  要思考“机器翻译”是否能取代“人工翻译”,我们首先需弄清何为“机器翻译”。按目前翻译需求的提交和反馈方式,“机器翻译”主要可分为“文字机译”、“语音机译”与“图片机译”三种方式。
 
  谷歌、微软、百度、Facebook等各大科技公司积极研发的“机译”技术中,多以“文字机译”和“语音机译”为主,在这两方面谷歌皆暂处领先地位。而“图片机译”则近几年才受到关注,谷歌和百度都已在“图片机译”领域小试牛刀,尽管识别结果和翻译质量不尽人意,但也不失为一种尝试。
 
  其实,“机器翻译”十分依赖于“语料库”的充实。“语料库”所囊括的语言种类及表达方式越多,越能发挥出“机器翻译”的优势;反之,也会越发显出“机器翻译”的劣势来。一旦需求者有新的需求向机器提出,机器便可通过自身的“学习技术”自动检测并依据语料储备做出相应调整,即“机器翻译”的确是可以随着使用量的加大而不断改进及优化的。
 
  可问题在于,人类的语言种类在一定时间期限内或许是有限的,但人类语言的表达方式却是千变万化、种类无限、无法量化的。多大的使用量算大?多充实的语料库能算充实呢?
 
  此外,目前的“图片机译”多依赖“光学字符识别”技术,即当用户提交图片翻译需求时,机器运用“光学识别技术”将图片格式的字符识别并转化成文本格式的字符,再运用和“文字机译”一样的方式去“语料库”进行匹配和答案检索。这其中存在两重技术转换,然而,每一重技术都存在失误的可能,这使得“图片机译”的翻译准确度比其他两种机器翻译方式还要糟糕。
 
  如果既不能使“语料库”资源储备“完备”,也不能保证图片翻译“字符识别”完全准确,如此,“机器翻译”如何才能实现“质”的飞跃,从而将“人工翻译”踢下历史舞台呢?
 
  如此,机器真的能取代人工翻译?科技真的会让翻译失业?答案,不言而喻。(编辑:重庆翻译公司http://www.sisutrans.com)