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Encodage utilisé (INPUT) : utf-8
Forme recherchée : translation|traduction|机器
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Ligne n°67 : ...* 更多- Ligne n°68 : 巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？
Ligne n°69 : 2017年 10月 17日 09:01:03 ...
Ligne n°75 : ...人 参与 评论- Ligne n°76 : 原 标题 ： 巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？ 编者 按 ： 本文 系 网易 智能 工作室 （ 公众 号 smar
Ligne n°77 : 原 标题 ： 巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？ ...
Ligne n°76 : ...原 标题 ： 巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？ 编者 按 ： 本文 系 网易 智能 工作室 （ 公众 号 smar- Ligne n°77 : 原 标题 ： 巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？
Ligne n°78 : 编者按 ： 本文 系 网易 智能 工作室 （ 公众 号 smartman 163 ） 出品 ， 文 ： 抹茶 。 36 氪经 授权 转载 。 ...
Ligne n°82 : ...翻译 的 出现 带来 的 是 身处 异国 他乡 也 能 感受 到 的 安全感 。- Ligne n°83 : 但是 ， 翻译机 真的 能 解决 很多 人 英语 不 够用 的 困境 吗 ？ 面对 商业 应用 ， 针对 需要 大量 专业 术语 的 国际 会议 ， 这些 智能 的 机器 翻译 是否 还 会 奏效 ？ 另一方面 ， 随着 智
Ligne n°84 : 能 翻译 的 兴起 ， 越来越 多 语言 专业 的 学生 和 翻译 行业 的 工作 人士 抱怨 ， 神经 网络 翻译 等 技术 的 出现 ， 让 原本 就 竞争 激烈 的 翻译 市场 迅速 进入 了 冰冻期 。 但是 ， 未来 ...
Ligne n°84 : ...能 翻译 的 兴起 ， 越来越 多 语言 专业 的 学生 和 翻译 行业 的 工作 人士 抱怨 ， 神经 网络 翻译 等 技术 的 出现 ， 让 原本 就 竞争 激烈 的 翻译 市场 迅速 进入 了 冰冻期 。 但是 ， 未来- Ligne n°85 : 机器 翻译 真的 会 完全 取代 人类 ， 让 翻译员们 下岗 吗 ？
Ligne n°86 : 网易 智能 梳理 了 目前 主流 的 机器 翻译 技术 与 应用 ， 一 探 智能 机器 翻译 行业 究竟 。 ...
Ligne n°85 : ...机器 翻译 真的 会 完全 取代 人类 ， 让 翻译员们 下岗 吗 ？- Ligne n°86 : 网易 智能 梳理 了 目前 主流 的 机器 翻译 技术 与 应用 ， 一 探 智能 机器 翻译 行业 究竟 。
- Ligne n°86 : 网易 智能 梳理 了 目前 主流 的 机器 翻译 技术 与 应用 ， 一 探 智能 机器 翻译 行业 究竟 。
Ligne n°87 : 神经 网络 翻译 （ NMT ） 的 前世 今生 ...
Ligne n°87 : ...神经 网络 翻译 （ NMT ） 的 前世 今生- Ligne n°88 : 20 世纪 初期 ， 多 位 科学家 与 发明家 陆续 提出 机器 翻译 的 理论 与 实作 计划 或 想法 。 但 真正 的 机器 翻译 研究 要 追溯 到 20世纪 三四十年代 。 1949年 ， W.
- Ligne n°88 : 20 世纪 初期 ， 多 位 科学家 与 发明家 陆续 提出 机器 翻译 的 理论 与 实作 计划 或 想法 。 但 真正 的 机器 翻译 研究 要 追溯 到 20世纪 三四十年代 。 1949年 ， W.
Ligne n°89 : Weaver 发表 《 翻译 备忘录 》 ， 第一 次 正式 提出 机器 翻译 的 思想 ， 到 传统 的 基于 短语 的 机器 翻译 （ PBMT ： Phrase-Based Machine ...
Ligne n°88 : ...20 世纪 初期 ， 多 位 科学家 与 发明家 陆续 提出 机器 翻译 的 理论 与 实作 计划 或 想法 。 但 真正 的 机器 翻译 研究 要 追溯 到 20世纪 三四十年代 。 1949年 ， W.- Ligne n°89 : Weaver 发表 《 翻译 备忘录 》 ， 第一 次 正式 提出 机器 翻译 的 思想 ， 到 传统 的 基于 短语 的 机器 翻译 （ PBMT ： Phrase-Based Machine
- Ligne n°89 : Weaver 发表 《 翻译 备忘录 》 ， 第一 次 正式 提出 机器 翻译 的 思想 ， 到 传统 的 基于 短语 的 机器 翻译 （ PBMT ： Phrase-Based Machine
Ligne n°90 : Translation ） , 再 到 当今 基于 递归 神经 网络 （ RNN ： recurrent neural ...
Ligne n°91 : ...network ） 技术 的 神经 网络 翻译 （ NMT ： Neural Machine Translation ） 的 各 种 翻译机 和 翻译 软件 的 出现 。- Ligne n°92 : 随着 人工 智能 的 发展 ， 一 改 传统 机器 翻译 的 格局 ， 随着 LSTM 、
Ligne n°93 : RNN 等 技术 的 加入 ， 新 时期 机器 翻译 在 翻译 质量 上 最 大 的 变革 就是 从 PBMT 到 NMT 的 转变 ， 而 其中 ， 谷歌 神经 机器 翻译 （ GNMT ： Google ...
Ligne n°92 : ...随着 人工 智能 的 发展 ， 一 改 传统 机器 翻译 的 格局 ， 随着 LSTM 、- Ligne n°93 : RNN 等 技术 的 加入 ， 新 时期 机器 翻译 在 翻译 质量 上 最 大 的 变革 就是 从 PBMT 到 NMT 的 转变 ， 而 其中 ， 谷歌 神经 机器 翻译 （ GNMT ： Google
- Ligne n°93 : RNN 等 技术 的 加入 ， 新 时期 机器 翻译 在 翻译 质量 上 最 大 的 变革 就是 从 PBMT 到 NMT 的 转变 ， 而 其中 ， 谷歌 神经 机器 翻译 （ GNMT ： Google
Ligne n°94 : Neural Machine Translation ） 系统 实现 了 到 目前 为止 机器 翻译 质量 的 最大 提升 。 ...
Ligne n°93 : ...RNN 等 技术 的 加入 ， 新 时期 机器 翻译 在 翻译 质量 上 最 大 的 变革 就是 从 PBMT 到 NMT 的 转变 ， 而 其中 ， 谷歌 神经 机器 翻译 （ GNMT ： Google- Ligne n°94 : Neural Machine Translation ） 系统 实现 了 到 目前 为止 机器 翻译 质量 的 最大 提升 。
Ligne n°95 : 不得不 提 ， 在 机器 翻译 进化史 中 ， 最 具 里程碑式 的 突破 之一 就 是 谷歌 翻译 在 2016年 推出 的 神经 网络 翻译 （ GNMT ） , 相比 于 谷歌 之前 基于 短语 的 机器 翻译 （ ...
Ligne n°94 : ...Neural Machine Translation ） 系统 实现 了 到 目前 为止 机器 翻译 质量 的 最大 提升 。- Ligne n°95 : 不得不 提 ， 在 机器 翻译 进化史 中 ， 最 具 里程碑式 的 突破 之一 就 是 谷歌 翻译 在 2016年 推出 的 神经 网络 翻译 （ GNMT ） , 相比 于 谷歌 之前 基于 短语 的 机器 翻译 （
- Ligne n°95 : 不得不 提 ， 在 机器 翻译 进化史 中 ， 最 具 里程碑式 的 突破 之一 就 是 谷歌 翻译 在 2016年 推出 的 神经 网络 翻译 （ GNMT ） , 相比 于 谷歌 之前 基于 短语 的 机器 翻译 （
Ligne n°96 : PBMT : Phrase-Based Machine Translation ） ， GNMT 所 需要 设计 的 工程量 更少 ， 同时 翻译 效果 更 好 ， 可见 GNMT ...
Ligne n°96 : ...PBMT : Phrase-Based Machine Translation ） ， GNMT 所 需要 设计 的 工程量 更少 ， 同时 翻译 效果 更 好 ， 可见 GNMT- Ligne n°97 : 的 技术 将 把 机器 翻译 带到 一 个 全新 的 纪元 。 而 所谓 的 先进 之 处 ， 在于 翻译 逻辑 模仿 了 人脑 的 表达 模式 ， 通俗 地 讲 ， 实现 了 把 一 句 话 中 所有 词汇 的 语意 融合 在一起 进
Ligne n°98 : 行 综合 理解 与 分析 。 而 传统 的 机器 翻译 是 逐个 识别 和 理解 词汇 ， 从而 无法 达到 理解 不同 词汇 融合 后 产生 的 含义 。 ...
Ligne n°97 : ...的 技术 将 把 机器 翻译 带到 一 个 全新 的 纪元 。 而 所谓 的 先进 之 处 ， 在于 翻译 逻辑 模仿 了 人脑 的 表达 模式 ， 通俗 地 讲 ， 实现 了 把 一 句 话 中 所有 词汇 的 语意 融合 在一起 进- Ligne n°98 : 行 综合 理解 与 分析 。 而 传统 的 机器 翻译 是 逐个 识别 和 理解 词汇 ， 从而 无法 达到 理解 不同 词汇 融合 后 产生 的 含义 。
Ligne n°99 : 近 几 年 来 ， “ 神经 网络 机器 翻译 技术 ” 成为 人工 智能 翻译 主流 。 该 技术 通过 “ 端到端 ” 的 方法 将 翻译 平行 语料 进行 映射 ， 以 “ 编码器 — 注意力 机制 — 解码器 ” 的 结 ...
Ligne n°98 : ...行 综合 理解 与 分析 。 而 传统 的 机器 翻译 是 逐个 识别 和 理解 词汇 ， 从而 无法 达到 理解 不同 词汇 融合 后 产生 的 含义 。- Ligne n°99 : 近 几 年 来 ， “ 神经 网络 机器 翻译 技术 ” 成为 人工 智能 翻译 主流 。 该 技术 通过 “ 端到端 ” 的 方法 将 翻译 平行 语料 进行 映射 ， 以 “ 编码器 — 注意力 机制 — 解码器 ” 的 结
Ligne n°100 : 构 ， 解决 翻译 问题 。 ...
Ligne n°109 : ...图 为 PBMT 、 GNMT 和 人工 翻译 的 同 一 段 话 的 中译英 对比- Ligne n°110 : 由此可见 ， 神经 网络 相较于 传统 机器 翻译 技术 是 一 种 革命性 的 改变 。 如果说 基于 短语 的 统计 机器 翻译 ( PBMT ) 是 一 种 拼图 过程 ， 通过 对 短语 对 的 排列 和 组合 ，
- Ligne n°110 : 由此可见 ， 神经 网络 相较于 传统 机器 翻译 技术 是 一 种 革命性 的 改变 。 如果说 基于 短语 的 统计 机器 翻译 ( PBMT ) 是 一 种 拼图 过程 ， 通过 对 短语 对 的 排列 和 组合 ，
Ligne n°111 : 尝试 找出 较 好 的 翻译 选项 ， 但 整 个 决策 过程 是 离散 的 、 其中 涉及 的 决策 信息 也 都 是 局部 的 。 那么 ， 神经 网络 机器 学习 则 反 其 道 而行 ， 更 具有 整体性 ， 使 整个 决策 过 ...
Ligne n°110 : ...由此可见 ， 神经 网络 相较于 传统 机器 翻译 技术 是 一 种 革命性 的 改变 。 如果说 基于 短语 的 统计 机器 翻译 ( PBMT ) 是 一 种 拼图 过程 ， 通过 对 短语 对 的 排列 和 组合 ，- Ligne n°111 : 尝试 找出 较 好 的 翻译 选项 ， 但 整 个 决策 过程 是 离散 的 、 其中 涉及 的 决策 信息 也 都 是 局部 的 。 那么 ， 神经 网络 机器 学习 则 反 其 道 而行 ， 更 具有 整体性 ， 使 整个 决策 过
Ligne n°112 : 程 既 是 连续 的 也 是 全面 的 。 ...
Ligne n°113 : ...但是 在 性能 和 翻译 速度 上 ， PBMT 也 有 GNMT 所不 能 比的 优势 。 在 这 两 个 方面 ， GNMT 还有 待 改进 。- Ligne n°114 : 机器 翻译 的 繁荣 景象 与 各 家 产品 对比
Ligne n°115 : 在 机器 替代 人类 劳动力 的 征途 里 ， 翻译 界 无疑 首当其冲 。 机器 翻译 技术 很 早 就 存在 ， 但 真正 的 实现 大规模 产品化 ， 是 出现 在 谷歌 发布 翻译 产品 之后 的 半 年 中 ， 谷歌 ...
Ligne n°114 : ...机器 翻译 的 繁荣 景象 与 各 家 产品 对比- Ligne n°115 : 在 机器 替代 人类 劳动力 的 征途 里 ， 翻译 界 无疑 首当其冲 。 机器 翻译 技术 很 早 就 存在 ， 但 真正 的 实现 大规模 产品化 ， 是 出现 在 谷歌 发布 翻译 产品 之后 的 半 年 中 ， 谷歌
- Ligne n°115 : 在 机器 替代 人类 劳动力 的 征途 里 ， 翻译 界 无疑 首当其冲 。 机器 翻译 技术 很 早 就 存在 ， 但 真正 的 实现 大规模 产品化 ， 是 出现 在 谷歌 发布 翻译 产品 之后 的 半 年 中 ， 谷歌
Ligne n°116 : 、 微软 、 有道 、 科大 讯飞 、 百度 、 搜狗 等 均 上线 或 更新 了 翻译 产品 ， 各 大 厂商 都 想在 这个 备受 关注 的 机器 翻译 领域 里 分得 一 杯 羹 。 ...
Ligne n°115 : ...在 机器 替代 人类 劳动力 的 征途 里 ， 翻译 界 无疑 首当其冲 。 机器 翻译 技术 很 早 就 存在 ， 但 真正 的 实现 大规模 产品化 ， 是 出现 在 谷歌 发布 翻译 产品 之后 的 半 年 中 ， 谷歌- Ligne n°116 : 、 微软 、 有道 、 科大 讯飞 、 百度 、 搜狗 等 均 上线 或 更新 了 翻译 产品 ， 各 大 厂商 都 想在 这个 备受 关注 的 机器 翻译 领域 里 分得 一 杯 羹 。
Ligne n°117 : [9D00BDA 1638225E65 BFF 3488931344CE6E0DE 96A_size26_w550_h310.jpeg ] ...
Ligne n°117 : ...[9D00BDA 1638225E65 BFF 3488931344CE6E0DE 96A_size26_w550_h310.jpeg ]- Ligne n°118 : 你 可能 会 觉得 奇怪 ， 为何 大型 技术 公司 都 热衷于 扎堆 做 机器 翻译 ？ 事实上 ， 无论 对于 上述 哪 家 公司 ， 翻译 相较于 其他 技术 ， 都 不 是 块 有 极 大 商业 空间 和 发展 的 业务
Ligne n°119 : 。 但 在 现有 的 AI 技术 中 ， 机器 翻译 的 成熟度 是 相对 较 高 的 。 所以 即便是 出于 炫技 的 目的 ， 翻译 也 必然 会 成为 兵家 必争之地 。 但 说到底 ， 对 公司 而言 ， 真正 能 衍生 ...
Ligne n°118 : ...你 可能 会 觉得 奇怪 ， 为何 大型 技术 公司 都 热衷于 扎堆 做 机器 翻译 ？ 事实上 ， 无论 对于 上述 哪 家 公司 ， 翻译 相较于 其他 技术 ， 都 不 是 块 有 极 大 商业 空间 和 发展 的 业务- Ligne n°119 : 。 但 在 现有 的 AI 技术 中 ， 机器 翻译 的 成熟度 是 相对 较 高 的 。 所以 即便是 出于 炫技 的 目的 ， 翻译 也 必然 会 成为 兵家 必争之地 。 但 说到底 ， 对 公司 而言 ， 真正 能 衍生
Ligne n°120 : 出 商业 模式 、 实现 商业 落地 、 有利可图 的 技术 才 是 真正 有 价值 的 。 ...
Ligne n°130 : ...图 ： 谷歌 神经 网络 翻译 工作 原理- Ligne n°131 : 虽然 GNMT 在 机器 翻译 领域 里 已经 可以 算是 最 先进 的 技术 ， 但是 其 存在 的 缺陷 还 远未 得到 完全 解决 ， 尽管 现在 GNMT
Ligne n°132 : 已经 可以 将 句子 作为 翻译 单元 ， 在 翻译 时 考虑 整个 句子 中 每个 字 的 前后 关联 ， 但 GNMT ...
Ligne n°133 : ...将 句子 单独 进行 翻译 时 还 是 无法 考虑 到 其 段落 或 页面 的 上下文 的 关系 。- Ligne n°134 : 另外 ， 鉴于 机器 没有 和 人类 一样 的 思维 逻辑 和 推理 能力 ， GNMT
Ligne n°135 : 仍然 会 做出 一些 人类 翻译者 不 会 犯 的 奇怪 错误 ， 例如 漏词 或者 错误 翻译 专有 名词 或 罕见 术语 。 而 这些 错误 的 出现 往往 是 因为 训练 数据 里 的 缺陷 ， 或者 语料库 不 够 完 ...
Ligne n°136 : ...善 导致 。- Ligne n°137 : 对于 GNMT 是否 已经 到达 了 机器 翻译 的 极限 ， Google Brain 的 软件 工程师 陈智峰 曾 表示 ， 现有 的 深度 学习 RNN
Ligne n°138 : 模型 还有 很多 可 开发 的 空间 ， 例如 让 模型 变得 更大 或者 层数 增加 ， 同时 在 该 领域 每 年 也 都 有 新的 模型 出现 ， 深度 学习 的 模型 也 会 不断 迭代 ， 所以 GNMT ...
Ligne n°138 : ...模型 还有 很多 可 开发 的 空间 ， 例如 让 模型 变得 更大 或者 层数 增加 ， 同时 在 该 领域 每 年 也 都 有 新的 模型 出现 ， 深度 学习 的 模型 也 会 不断 迭代 ， 所以 GNMT- Ligne n°139 : 目前 的 技术 还 远未 到 极限 ， 更加 不 会 是 机器 翻译 的 极限 。
Ligne n°140 : 微软 翻译 ...
Ligne n°146 : ...， 而且 也 没有 公认 的 标准 ， 所以 要 通过 非监督 式 学习 来 攻克 这个 困难 ， 但是 非 监督 式 学习 目前 还 在 探索 阶段 ， 亟待 突破 。 另外 ， 人 在 翻译 和 学习 时 会 对上 下文 或 前- Ligne n°147 : 后语 境 进行 关联性 理解 ， 而且 是 基于 一定 的 知识 储备 的 基础 上 。 但 机器 无法 学习 知识 ， 也 没有 理解 能力 ， 从而 陷入 了 “ 鸡 和 蛋 ” 的 问题 之中 。
Ligne n°148 : 有道 神经 网络 翻译 ...
Ligne n°159 : ...于 其他 家 比较 突出 的 一些 特色 。 “ 菜单 翻译 ” 可 实现 对准 菜单 拍照 立 现 翻译 结果 。- Ligne n°160 : 百度 翻译 最 大 的 特色 是 除 翻译 结果 外 ， 还 提供 示例 用法 与 原文 配对 。 示例 用法 提供 的 例句 能够 帮助 用户 查看 更 多 类似 翻译 结果 或 单词 的 用法 ， 当 机器 翻译 结果 不准
Ligne n°161 : 确 或 有待 改进 时 ， 可以 通过 最佳 、 最 相符 搜索 结果 为 用户 提供 参考 和 建议 ， 提升 翻译 效果 。 ...
Ligne n°170 : ...的 识别 能力 比较 强 ， 但是 也 仅 局限于 那些 比较 像 普通 话 的 方言 ， 例如 东北话 、 陕西 话 、 河南 话 等 。- Ligne n°171 : 面对 智能 翻译 领域 同 质化 严重 的 现象 ， 科大 讯飞 轮值 总裁 、 研究院 院长 胡郁 表示 ， 对于 机器 翻译 ， 大家 的 思路 还有 采用 的 技术 点 都 是 类似的 ， 比如 现在 用 Atte
Ligne n°172 : ntion 模型 —— 基于 注意力 的 自然 语言 处理 ， 大家 都 会用 ， 但 差异 在 对 问题 定义 的 方式 和 提出 问题 以后 找到 解 的 不同 的 途径 ， 每 家 的 侧重点 和 亮点 也 不 一样 。 ...
Ligne n°176 : ...等功能 。- Ligne n°177 : 搜狗 在 2016年 捐赠 清华 大学 打造 人工 智能 计算 研究院 ， 机器 翻译 也 是 天工 智能 研究院 下面 的 第一 个 合作 项目 ， 双方 将 联合 推进 多 场景 即时 对话 翻译 。 谈及 机器
- Ligne n°177 : 搜狗 在 2016年 捐赠 清华 大学 打造 人工 智能 计算 研究院 ， 机器 翻译 也 是 天工 智能 研究院 下面 的 第一 个 合作 项目 ， 双方 将 联合 推进 多 场景 即时 对话 翻译 。 谈及 机器
Ligne n°178 : 翻译 的 模型 ， 现在 seq2seq+attention 的 模型 已经 在 NMT 及其他 众多 NLP ...
Ligne n°180 : ...但是 ， 搜狗 翻译 要 想 实现 对 上下文 的 完全 理解 和 流畅 翻译 ， 甚至 是 想要 完全 实现 包括 方言 、 口音 在内 的 多 语音 识别 ， 还 需要 一定 的 时间 。- Ligne n°181 : 机器 翻译 的 大规模 落地 应用 还有 多 远 ？
Ligne n°182 : 面对 人工 智能 时代 ， 智能 翻译 百花齐放 的 繁荣 盛景 中 ， 也 出现 了 严重 的 同质 化 现象 ， 为了 实现 产品 的 商业化 呈现 出 一 片 红海 态势 。 例如 做 语音 技术 起家 的 科大 讯飞 ...
Ligne n°183 : ...， 也 开辟 了 翻译 业务 ， 从 技术 环节 到 产品 销售 等 完整 的 生产链 的 打造 ， 涌现 出 诸多 翻译机 产品 ， 但 集中 产品化 不到 一 年 ， 已然 是 一 片 红海 态势 。- Ligne n°184 : 不过 ， 机器 翻译 这个 领域 依然 是 个 赢者 通吃 的 小 市场 。 机器 翻译 的 出现 的 本质 是 为了 快速 方便 的 实现 不同 语言 之间 低 成本 的 有效 交流 。
- Ligne n°184 : 不过 ， 机器 翻译 这个 领域 依然 是 个 赢者 通吃 的 小 市场 。 机器 翻译 的 出现 的 本质 是 为了 快速 方便 的 实现 不同 语言 之间 低 成本 的 有效 交流 。
Ligne n°185 : [ CD7EBBF5251D43D00791F2AE3 ED 594B536BB7E6C_size22_w550_h314.jpeg ] ...
Ligne n°185 : ...[ CD7EBBF5251D43D00791F2AE3 ED 594B536BB7E6C_size22_w550_h314.jpeg ]- Ligne n°186 : 目前 ， 机器 翻译 的 应用 主要 集中 在 以下 几 个 方面 ：
Ligne n°187 : 商业 交流 ， 例如 商业 往来 邮件 的 翻译 、 简单 会议 洽谈 、 外贸 买卖 等 。 ...
Ligne n°188 : ...旅游 交际 ， 例如 出国 旅游 时 的 菜单 翻译 、 问路 提示牌 、 简单 的 口语 交际 等 。- Ligne n°189 : 新闻 编译 ， 例如 网易 见外 翻译 机器 平台 等 用于 外文 网站 新闻 的 翻译 等 。
Ligne n°190 : 游戏 组队 ， 诸如 星际 争霸 等 国际 游戏 玩家 间的 沟通 交流 等 。 ...
Ligne n°192 : ...国际 比赛 ， 诸如 AI 挑战赛 等 国际 大型 比赛 中 的 沟通 等 。- Ligne n°193 : 由此可见 ， 目前 ， 机器 翻译 还是 停留 在 可实现 简单 沟通 交流 的 层面 ， 而 对于 那些 要求 较 高 的 例如 书籍 翻译 、 专业性 强 的 高级 会议 口译 等 翻译 质量 要求 高的 地方 ， 机
Ligne n°194 : 器 翻译 还有 很 长的路要走 。 ...
Ligne n°195 : ...技术 方面 ， 和 目前 火热 的 智能 音箱 领域 一样 ， 智能 翻译 也 面临 着 语义 理解 上 的 技术 壁垒 。 清华 计算机 系 副 教授 刘洋 曾 表示 ， NMT 目前 最 难 的 就 是 语言 歧义 性 问题- Ligne n°196 : ， 这 是 自然 语言 处理 所 最 大 的 挑战 。 人类 语言 和 机器 语言 不 一样 ， 机器 语言 要求 精准 、 没有 歧义 ， 比如 C + ， JAVA 。 但是 自然 语言 ， 尤其是 口语 交互 的 歧义
- Ligne n°196 : ， 这 是 自然 语言 处理 所 最 大 的 挑战 。 人类 语言 和 机器 语言 不 一样 ， 机器 语言 要求 精准 、 没有 歧义 ， 比如 C + ， JAVA 。 但是 自然 语言 ， 尤其是 口语 交互 的 歧义
Ligne n°197 : 性 很 高 。 另外 ， 神经 网络 翻译 的 主要 局限 还是 如何 提升 自然 语言 的 理解 能力 ， 而且 面临 着 很大 挑战 。 ...
Ligne n°197 : ...性 很 高 。 另外 ， 神经 网络 翻译 的 主要 局限 还是 如何 提升 自然 语言 的 理解 能力 ， 而且 面临 着 很大 挑战 。- Ligne n°198 : 机器 翻译 掘 金路 ： 人机 结合 的 商业 模式 才 是 王道
Ligne n°199 : 尽管 NMT 的 出现 被 视为 机器 翻译 时代 的 重大 转折点 ， 让 机器 翻译 的 质量 出现 了 质的 提升 。 但 NMT 取代 人工 翻译 还 为时尚早 。 NMT 翻译 仍然 时不时 地 会 犯 一些 ...
Ligne n°198 : ...机器 翻译 掘 金路 ： 人机 结合 的 商业 模式 才 是 王道- Ligne n°199 : 尽管 NMT 的 出现 被 视为 机器 翻译 时代 的 重大 转折点 ， 让 机器 翻译 的 质量 出现 了 质的 提升 。 但 NMT 取代 人工 翻译 还 为时尚早 。 NMT 翻译 仍然 时不时 地 会 犯 一些
- Ligne n°199 : 尽管 NMT 的 出现 被 视为 机器 翻译 时代 的 重大 转折点 ， 让 机器 翻译 的 质量 出现 了 质的 提升 。 但 NMT 取代 人工 翻译 还 为时尚早 。 NMT 翻译 仍然 时不时 地 会 犯 一些
Ligne n°200 : 很 傻的 错误 。 实际 场合 的 翻译 ， 尤其是 书面 翻译 和 大型 重要 场合 如 文学 、 商务 、 法律 等 特定 专业化 场景 下 的 翻译 ， 对 这样 的 错误 容忍度 很 低 。 同时 ， 机器 翻译 对于 ...
Ligne n°199 : ...尽管 NMT 的 出现 被 视为 机器 翻译 时代 的 重大 转折点 ， 让 机器 翻译 的 质量 出现 了 质的 提升 。 但 NMT 取代 人工 翻译 还 为时尚早 。 NMT 翻译 仍然 时不时 地 会 犯 一些- Ligne n°200 : 很 傻的 错误 。 实际 场合 的 翻译 ， 尤其是 书面 翻译 和 大型 重要 场合 如 文学 、 商务 、 法律 等 特定 专业化 场景 下 的 翻译 ， 对 这样 的 错误 容忍度 很 低 。 同时 ， 机器 翻译 对于
Ligne n°201 : 成语 、 俗语 、 俚语 等 文化 色彩 词 的 翻译 处理 仍 存在 大量 的 局限性 。 ...
Ligne n°203 : ...[4F78 FC03B460A69D30F47 FF2D736610208 FDFCAC_size20_w550_h367.jpeg ]- Ligne n°204 : 从 另一方面 看 ， 我们 不得不 承认 ， 机器 翻译 的 出现 消减 和 降低 人工 翻译 所 耗费 的 成本 巨大 ， 实现 不同 语言 之间 低 成本 的 有效 交流 。
Ligne n°205 : 技术 提升 引发 的 成本 下降 ， 往往 是 掘开 商业化 缺口 的 契机 。 神经 网络 翻译 将 机器 翻译 的 准确度 提升 后 ， 人机 结合 的 商业 模式 具备 了 可行性 。 即由 机器 先 做 翻译 ， 人 ...
Ligne n°204 : ...从 另一方面 看 ， 我们 不得不 承认 ， 机器 翻译 的 出现 消减 和 降低 人工 翻译 所 耗费 的 成本 巨大 ， 实现 不同 语言 之间 低 成本 的 有效 交流 。- Ligne n°205 : 技术 提升 引发 的 成本 下降 ， 往往 是 掘开 商业化 缺口 的 契机 。 神经 网络 翻译 将 机器 翻译 的 准确度 提升 后 ， 人机 结合 的 商业 模式 具备 了 可行性 。 即由 机器 先 做 翻译 ， 人
- Ligne n°205 : 技术 提升 引发 的 成本 下降 ， 往往 是 掘开 商业化 缺口 的 契机 。 神经 网络 翻译 将 机器 翻译 的 准确度 提升 后 ， 人机 结合 的 商业 模式 具备 了 可行性 。 即由 机器 先 做 翻译 ， 人
Ligne n°206 : 工 翻译员 做 后续 的 审核 和 润色 。 人工 需要 付出 的 时间 和 精力 由此 缩减 了 50% ， 相应 的 翻译 价格 也 下调 了 一些 。 ...
Ligne n°208 : ...拓展 ， 翻译 的 需求量 也 在 呈现 出 明显 的 增多 。- Ligne n°209 : 根据 周枫 的 估算 ， 除却 艺术 属性 的 文学 领域 和 对 准确性 要求 非常 高 的 商业 合同 等 领域 ， 三 年 左右 时间 ， 机器 翻译 会 替代 包括 日常 通信 、 新闻 、 技术 文档 、 学术 文
Ligne n°210 : 献 等 90% 的 人工 翻译 场景 。 ...
Ligne n°210 : ...献 等 90% 的 人工 翻译 场景 。- Ligne n°211 : 机器 翻译 的 准确度 确实 在 逐步 提升 ， 逐渐 接近 人工 翻译 ， 但是 始终 是 可模仿 ， 不 可 超越 。 所以 ， 机器 翻译 和 所有 的 人工 智能 技术 一样 ， 它们 不 能 取代 人 ， 只会 成为
- Ligne n°211 : 机器 翻译 的 准确度 确实 在 逐步 提升 ， 逐渐 接近 人工 翻译 ， 但是 始终 是 可模仿 ， 不 可 超越 。 所以 ， 机器 翻译 和 所有 的 人工 智能 技术 一样 ， 它们 不 能 取代 人 ， 只会 成为
Ligne n°212 : 人类 的 助手 ， 是 一 种 工具 ， 帮助 人们 工作 的 更 好 。 ...