维吾尔语机器翻译研究综述

维吾尔语机器翻译作为我国低资源机器翻译研究的重要任务之一,其发展与应用可以更好地促进不同地区和民族之间的文化交流与贸易往来。然而,维吾尔语作为一种黏着性语言,在机器翻译领域存在形态复杂、语料稀缺等问题。近年来,在维吾尔语机器翻译发展的不同阶段,研究人员针对其特点在算法和模型上不断优化与创新,取得了一定的研究成果,但缺乏系统性的综述。全面回顾维吾尔语机器翻译的相关研究,并根据方法的不同将其分为基于规则和实例的维吾尔语机器翻译、基于统计的维吾尔语机器翻译以及基于神经网络的维吾尔语机器翻译3种类型,同时对相关学术活动和语料库资源进行汇总。为进一步探索维吾尔语机器翻译的潜力,采用ChatGPT模型对维吾尔语-汉语机器翻译任务进行初步研究,实验结果表明,在Few-shot情景下,随着示例数的增加,翻译性能先升后降,在10-shot时表现最佳。此外,思维链方法在维吾尔语机器翻译任务中并未展示出更优的翻译能力。最后对维吾尔语机器翻译未来的研究方向进行了展望。

中日两国机器翻译研究进展及比较

机器翻译研究用计算机实现不同自然语言之间的翻译。自第一台计算机诞生开始，人们一直在研究和探索高质量高效率的机器翻译技术。近年来，基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译和基于统计的机器翻译这几种主要的翻译模式共同存在且相互补充，并有不断融合之势。随着中国和日本在科技、经济和文化交流的不断深入，机器翻译研究对于打破汉语和日语之间的语言壁垒进而推进中日两国各个领域的交流与合作具有重要的应用价值。中国和日本两国机器翻译研究人员已经开展了大量的汉日／日汉机器翻译的理论研究与系统研制，已取得了有效的成果，但距离大规模实际应用和高标准的翻译质量的要求尚有差距。为此，中日两国机器翻译人员有必要在汉日／日汉机器翻译技术与系统研制方面展开合作，特别是在对齐平行文本、实例词典、专业术语词典以及句法分析等共同课题方面展开合作。文章介绍了中日两国机器翻译研究的进展并加以比较，对中日两国在机器翻译领域的合作做了分析与展望。

统计机器翻译系统在网络翻译教学中的应用

随着Google翻译引擎的推出,统计机器翻译因其较高的建设效率和翻译质量得到了越来越多的重视。本文分析了统计机器翻译在网络翻译教学中的应用,提出在网络翻译教学中,统计机器翻译不仅可以帮助学生进行基本的资料检索如词汇、专业术语等,还可以提供参考译文、翻译技巧学习等诸多辅助功能,在专业化的翻译教学建设中更是具有广阔的应用前景。

机器翻译及其评测技术简介

本文简要地介绍了机器翻译的概念和三种比较常见的机器翻译技术,与此同时,本文还概括地介绍了相关的机器翻译评测技术,包括几种主要的机器翻译评测方式以及国内外著名的机器翻译评测活动等。

统计机器翻译系统在网络翻译教学中的应用

随着Google翻译引擎的推出,统计机器翻译因其较高的建设效率和翻译质量得到了越来越多的重视。本文分析了统计机器翻译在网络翻译教学中的应用,提出在网络翻译教学中,统计机器翻译不仅可以帮助学生进行基本的资料检索如词汇、专业术语等,还可以提供参考译文、翻译技巧学习等诸多辅助功能,在专业化的翻译教学建设中更是具有广阔的应用前景。

机器翻译相关术语简介

机器翻译是解决不同语言之间交流障碍的重要技术手段。本文介绍了机器翻译的发展历程,以及同机器翻译相关的一些重要术语概念,包括基于规则的机器翻译,基于实例的机器翻译,统计机器翻译以及计算机辅助机器翻译。不同的研究方法出发点有所不同,如何进行优势互补,混合建模是未来一个重要的发展趋势。

两种英汉机器翻译技术研究

英汉机器翻译技术能够完成英文与汉文的实时翻译,国内外对英汉机器翻译技术做了大量研究和实验。首先简要介绍了英汉机器翻译的研究状况,对已存在的2种英汉机器翻译技术进行研究分析,为英汉机器翻译技术的进一步发展提供了一定的理论依据。

基于语料库的机器翻译的问题与对策

现有的机器翻译系统包括基于规则和基于语料库的机器翻译都存在一个共同的问题：即不能准确理解和翻译莱一个具有多重语义的词、短语以及句子在特定语境下的语用含义。混合式机器翻译方法能够把基于规则的，基于统计的和基于实例的方法结合起来，可以根据原文的语义特点和句法结构特点随机地在这三种方法中做出选择，控制翻译过程的每一步骤，从而达准确理解原文的语用含义，得到最恰当的翻译结果。

机器翻译与人工智能的平行发展

本文描述机器翻译与人工智能的发展的平行过程,说明了机器翻译与人工智能的密切关系,特别分析了基于规则的机器翻译、统计机器翻译和神经机器翻译的原理和方法。文章指出,不论是机器翻译还是人工智能都不够成熟,目前都还处于初级发展阶段。

论机器翻译的现状

随着互联网的高速发展以及人工智能的出现,机器翻译在业界的使用越来越广泛。目前主流机器翻译主要有两种:基于规则的机器翻译(RBMT)与基于统计的机器翻译(SMT),二者在处理基本的词语、句子时在一定程度上节省了人工翻译的工作量,但是就语篇方面而言,目前这两种机器翻译都无法满足需要。为解决这些问题,机器翻译开始引入人工智能,研究基于人工神经网络技术的机器翻译技术。那么在机器发展的同时,人工翻译也就是对于译员来说,他们所要面对的问题也是值得思考的。