動態翻譯演算法是什麼

⑴ translation

translation
[trAns5leiFEn]
n.
翻譯, 譯文, 轉化, 調任, 轉換[物][數]平移

translation
[trAns5leIF(E)n, trB:-]
n.
翻譯
譯文
移動；調動

translation
[trAns5leiFEn]
n.
翻譯; 翻譯品, 譯本, 解碼
轉化, 改變; 調換;【醫】移置, 移位
解釋, 說明
[口](舊衣等的)翻改, 翻新
轉移; 調動
(主教的)調任
【宗】肉身升天
【機】直線運動;【物】平動, 平[位, 直]移
【信】自動轉拍;【無】轉播, 傳送, 中繼
【律】財產讓渡
a free [literal] translation
意[直]譯
do [make] a translation into French
譯成法文
a Japanese translation of Hamlet
「哈姆雷特」 的日文譯本
one's translation to another place
被調至他處
motion of translation
平移(運動)
translation cam
直動[平移]凸輪
translation exception
轉換失效

translation-free
adj.
無平移的
translational
adj.
translationally
adv.

abridged translation
節譯, 摘譯
algorithm translation
【自】演算法翻譯
algorithmic translation
演算法翻譯, 演算法解釋
authorized translation
認可譯本, 審定譯文
automatic translation
自動翻譯
axial translation
軸向位移
binary translation
二進制解碼
close translation
忠實的翻譯, 緊扣原文的翻譯
computer automatic translation
機器自動翻譯
cover-to-cover translation
全譯本
curvilinear translation
曲線平移
data code translation
數據代碼轉換[翻譯]
dynamic address translation
動態地址變換
group translation
群頻轉譯
language translation
語言翻譯(計算機用)
left translation
左推移, 左平移
liberal translation
意譯
line translation
(光柵)行變換
mechanical translation
機器[械]翻譯; 機械平移
machine translation
機器翻譯
machine-aided translation
機助翻譯
multipath translation
多路翻譯
parallel translation
平行移動
positive translation
正平移
primary translation
初基平移
primitive translation
素平移; 初基平移
real translation
實平移
reciprocal translation
倒易平移
rectilinear translation
直線平移
regular translation
正則翻譯; 正則變換
relative translation
相對平移
right translation
右平移
ring translation
環形變換器; 環形解碼器
sentence-for-sentence translation
句對句翻譯
signal translation
信號變換
simultaneous translation
同聲傳譯, 即時傳譯; 同時翻譯成兩種以上文字的譯文
synchronous translation
同聲傳譯
transverse translation
橫向平移
uniform rectilinear translation
勻速直線[平直]運動
verbal translation
逐句翻譯, 口譯
wideband optical frequency translation
寬頻光頻變換
translation of foreign currency
外幣換算

⑵ 機器翻譯的自動評測技術|機器翻譯是什麼技術

本文介紹了機器翻譯評測的基本原理以及常用評測標准，包括人工評測方法、基於洞鋒亂n元匹配的BLEU和NIST自動評測方法。 機器翻譯領域最困難的任務之一就是對給定的翻譯系統或者翻譯演算法進行評價，我們稱其為機器翻譯評測。由於機器翻譯所處理的對象――語言本身存在某種程度的歧義，無法像數學公式或者物理模型那樣簡單客觀地描述出來，這使得為機器翻譯結果進行客觀的打分變得非常困難。最早的方法是人工評測，這種方法得到的結果一般是十分准確的，但評測的成本太高，周期過長（評測過程可能長達幾周甚至數月），評價納檔結果也會隨著評價人的變化和時間的推移而不同，這使得評價結果不可重復，缺乏客觀性，因此，機器翻譯的自動評測應運而生。實踐證明，機器翻譯的評測尤其是自動評測對機器翻譯研究的影響十分巨大，對研究發展和技術進步起著非常重要的引導作用。

基於n元匹配的自動評測方法

如果一個機器翻譯評測系統只根據源語言文本就能自動地為若干譯文打分並選擇出其中最好的結果，基纖那麼這個評測系統本身就是一個質量更好的機器翻譯系統了。因此，自動評測最初的出發點就是給出一些標準的翻譯結果，然後比較機器生成的譯文與這些翻譯之間的相似程度。我們稱這些標準的翻譯為參考譯文(或者參考答案)。同一個句子可以有多個不同的參考譯文，這些參考譯文都表達同一個含義，但可能使用了不同的詞彙，或者雖然使用了相同的詞彙但在句中的詞序不同。這樣一來，機器翻譯自動評測的問題轉換為比較機器翻譯系統輸出的一個翻譯結果和多個通過人工產生的正確的參考譯文之間的相似度的問題，使用不同的相似度計算方法即可得到不同的自動評測方法。
例如，考慮如下兩個機器翻譯系統生成的翻譯結果:

源語言文本: 今年前兩月廣東高新技術產品出口37.6億美元

系統譯文1: The new high-tech procts in Guangdong exported 3.76 billion dollars in the first two months this year
系統譯文2: This year,the former two of Guangdong,the export of hi-tech procts 37.6 yi US dollars
從直觀上看，上面兩個翻譯結果的質量有較大的差別，第一個翻譯結果明顯通順、流暢、易於理解，如何將這種人的直觀印象與具體的客觀分數統一起來？這里引入三個人工翻譯的參考譯文來進行比較:
參考譯文1: Guangdong』s export of new high technology procts amounts to US$3.76 billion in first two months of this year
參考譯文2: Guangdong』s Exports US$3.76 Billion Worth of High Technology Procts in the First Two Months of This year
參考譯文3: In the first 2 months this year,the export volume of new high-tech procts in Guangdong Province reached 3.76 billion US dollars
可以看出，質量較好的系統譯文1與三個參考譯文共現了很多個翻譯片段: 與參考譯文1共現「3.76 billion」，與參考譯文3共現「dollars」，與參考譯文2共現「in the first two months」和「this year」。相比而言，系統譯文2與上述三個參考譯文的共現片段比較少。
通過上述比較，可以很容易地寫出一個評價演算法來評價上述翻譯結果的質量。通過引入一個稱為n元匹配的概念，可對翻譯結果1給出比翻譯結果2更高的分數。n元匹配的含義是: 翻譯結果與參考譯文句子中的任意連續n個單詞完全相同，這里的n值可以取任意正整數。基於n元匹配的策略非常與常用的准確度的計算思想類似，首先統計系統譯文與參考譯文中共現的n元匹配的個數，再除以相應的系統譯文中n元詞的總數，用這個比值來表示相應的n元准確率。
機器翻譯評測領域目前使用最為廣泛的自動評測方法是BLEU（ Bilingual Evaluation Understudy），就基於n元匹配的這一類方法中的典型代表，由IBM於2002年提出。類似的方法還包括NIST方法，該方法由美國標准和技術研究所提出並命名，它在BLEU方法的基礎上，綜合考慮了每個n元詞的權重，對於那些在參考譯文中出現次數更少的詞賦給更高的權重以體現其所包含的信息量。
BLEU和NIST是最常用的兩種機器翻譯自動評測方法，但這一類評測方法並不是在真正地評價系統譯文與原文的一致程度，而是根據若干個參考譯文為系統譯文打分而已。系統得分似乎與待翻譯的原文沒有關系，參考譯文的數量多寡與質量好壞才是影響評測結果的關鍵因素。
基於准確率和
召回率的自動評測方法
基於n元匹配的自動評測方法是一種基於准確率的方法，與參考譯文越相似的系統譯文可獲得越高的分數。研究人員提出了一些同時考慮召回率的自動評測方法，其中比較典型的是紐約大學提出的GTM評測方法。該方法應用了圖的最大匹配演算法來計算詞的共現次數。
圖1描述了這個計算過程。圖1中的黑點表示參考譯文和系統譯文共現的詞的位置。圖中的B和C都存在兩次以上的共現，這些點被認為是互相沖突的，在實際計算時應避免重復，只保留一個即可。使用圖搜索演算法找到最大匹配的區塊，如圖中灰色部分所示，並在此基礎上計算最大匹配塊長度MMS，准確率和召回率都通過MMS進行計算，在上例中分別為4.6/8和4.6/10。系統最終的得分使用准確率和召回率的調和平均值F值來表示。
基於GTM的評測標准最大的優點在於，沒有人為地設置匹配時的最高階數值（即n元匹配中的n的最大值，BLEU方法一般只考慮到4元或者5元匹配），圖的最大匹配演算法會自動地尋找針對某個參考譯文的最大匹配詞數。據稱這種基於F值的自動方法與人工評測的一致性可以比BLEU或者NIST更高。其缺點在於，計算MMS本身是一個「NP難」的問題，比較費時。
引入語言知識的自動評測方法
BLEU、NIST以及GTM方法都是基於字面的完全匹配，並沒有理解系統譯文和參考譯文的含義，引入多個參考譯文只能在一定程度上減輕這方面的缺陷。研究人員嘗試使用基於更多語言學知識的評測方法來評價翻譯質量的好壞。早在十幾年前，北京大學計算語言學研究所的俞士汶教授就提出了一種基於測試點的機器翻譯自動評價方法。這種方法並不直接評價譯文句子，而是考慮系統譯文在給定的測試點上的質量。其基本原理類似於在考試出題時設置考點，考生答題時答到相應的考點即可得分。基於測試點的評測方法是一種非常巧妙的方法。使用這種評測方法，通過對評測結果進行細致深入的分析，很容易知道系統在哪些語言問題上處理得不夠好，有針對性地對系統進行改進即可進一步提高系統翻譯的質量。
近幾年來研究人員又提出了一些融合了語義知識的機器翻譯評測方法，由美國南加州大學信息科學研究所的Zhou Liang等人提出的ParaEval方法通過引入語義對BLEU方法進行改進，中科院計算所的劉洋等人在GTM自動評測方法的基礎上，引入模糊匹配的策略。這些機器翻譯自動評測方法試圖利用更多的語言學知識，更好地評價機器翻譯系統譯文的質量，使其結果與人工評價更為接近。
（本文作者劉洋為中科院計算技術研究所助理研究員，博士研究生）

⑶ 演算法的解釋演算法的解釋是什麼

演算法的詞語解釋是：演算法suànfǎ。(1)計算方法。
演算法的詞語解釋是：演算法suànfǎ。(1)計算方法。拼音滲檔老是：suànfǎ。詞性是：名詞。結構是：算(上下結構)法(左右結構)。注音是：ㄙㄨㄢ_ㄈㄚˇ。
演算法的具體解釋是什麼呢，我們通過以下幾個方面為您介紹：
一、引證解釋【點此查看計劃詳細內容】
⒈算術的舊稱。引清昭_《嘯亭雜錄·戴學士》：「公善天文、演算法，與南懷仁_論，懷仁為之屈。」清馬建忠《擬設翻譯書院議》：「又演算法、幾何、八_、重學、熱、光、聲、電，與夫飛、潛、動、植、金、石之學，性理格致之書，皆擇其尤要而可資討論者，列為逐日課程。」⒉計算的方法。引《北史·高允傳》：「允所_詩賦詠頌箴論表__凡百_篇，尤明演算法，為《算術》三卷。」清袁枚《隨園詩話》卷一：「梅定九先生以演算法、《易》理受知聖祖。」清王應奎《柳南隨筆》卷二：「今人事事不如古人。而有二事卻勝之，_法之密也，演算法之巧也。」
二、國語詞典
計算的方法。詞語翻譯英語arithmetic,algorithm,methodofcalculation德語Algorithmus(S)_法語algorithmique
三、網路解釋
演算法演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法蠢友描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的叢升時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、JacquesHerbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年EmilLeonPost的Formulation1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。
關於演算法的詩詞
《滿庭芳贈侯伯通善演算法》
關於演算法的詩句
不將演算法問堯夫不將演算法問堯夫
關於演算法的單詞
calculus
關於演算法的成語
執法犯法胸有成算知法犯法秋後算賬能寫會算反攻倒算
關於演算法的詞語
神機妙算神謀妙算鐵算盤遠謀深算反攻倒算胸有成算機關算盡秋後算賬激將法龜年鶴算
關於演算法的造句
1、演算法在格型預測器部分採用快速演算法，而在自適應橫向濾波器部分採用演算法，並加以適當改進。
2、我們對句子也有相應的處理，有一個句子相似性的演算法。並不是句子完全一樣才判斷為相同。句子有句子級的相似演算法，段落有段落級的相似演算法，計算一篇文獻，一段話是否與其他文獻文字相似，是在此基礎上綜合得出的。
3、在老師的講解下，我完全理解了這道數學題的演算法。
4、我參考了一些經典的指紋增強演算法，如非銳化掩模等。
5、為減輕多重共線性的影響，提出改進演算法：偽自適應數據演算法。
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⑷ 機器翻譯的流程是怎麼樣的

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作者：王biubiu
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目前最重要的兩種機器翻譯方式：規則法和統計法
1. 規則法（rule based machine translation, RBMT），依據語言規則對文本進行分析，再藉助計算機程序進行翻譯。多數商用機器翻譯系統採用規則法。
規則法機器翻譯系統的運作通過三個連續的階段實現：分析，轉換，生成，根據三個階段的復雜性分為三級。
- 直接翻譯：簡單的詞到詞的翻譯。
- 轉換翻譯：翻譯過程要參考並兼顧到原文的詞法、句法和語義信息。因為信息來源范圍過於寬泛，語法規則過多且相互之間存在矛盾和沖突，轉換翻譯較為復雜且易出錯。【別說轉換了，光是根據各種語法規則，對源語言進行分析都會崩潰好嗎！
- 國際語翻譯：迄今為止，還只是設想。大概是想憑借通用的完全不依賴語言的形式，實現對語言信息的解碼。【國際語本身就是人工語言啊，還怎麼做到不依賴語言形式。這個想法最早出現在13世紀orz
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作者：王biubiu
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Bernard Vauquois' pyramid

2. 統計法 （statistical machine translation, SMT），通過對大量的平行語料進行統計分析，構建統計翻譯模型（詞彙、比對或是語言模式），進而使用此模型進行翻譯，一般會選取統計中出現概率最高的詞條作為翻譯，概率演算法依據貝葉斯定理。假設要把一個英語句子A翻譯成漢語，所有漢語句子B，都是A的可能或是非可能的潛在翻譯。Pr(A)是類似A表達出現的概率，Pr（B|A）是A翻譯成B出現的概率。找到兩個參數的最大值，就能縮小句子及其對應翻譯檢索的范圍，從而找出最合適的翻譯。
SMT根據文本分析程度級別的不同分為兩種：基於詞的SMT和基於短語的SMT，後一個是目前普遍使用的，Google用的就是這種。翻譯文本被自動分為固定長度的詞語序列，再對各詞語序列在語料庫里進行統計分析，以查找到出現對應概率最高的翻譯。【所以，不要嫌棄谷歌翻譯啦，如果不是依託於它自己強大的搜索引擎，能獲取相對數量的語料庫，翻譯的質量可能更糟，可以對比必應和網路。非在線的開源機器翻譯也有做得很棒的，多也是使用的統計法模式。
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作者：王biubiu
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其他方式還有如範例法（example based machine translation, EBMT），類似統計法原理，不同的點在於比對對象是相對小型的語料庫，從中找到對應的翻譯片段的類似範例，再用片段組成相應的翻譯;上下文法（context based machine translation, CBMT）;知識法（knowledge based machine translation, KBMT）和混合法，但是不及前面兩種使用率高。

剛好這兩天在看Daniel Stein寫的MT概述"Maschinelle Übersetzung – ein Überblick"，有提到機器翻譯的不同類型和原理，以上。

⑸ 機器翻譯的流程（原理）是怎麼樣的

統計翻譯系統的根本不同，在於它們試圖生成不止一個精確的翻譯。相反，他們生成成千上萬種可能的翻譯，然後他們按照可能最正確的給這些翻譯排名。他們通過與訓練數據的相似性來估計有多「正確」。以下是它的工作原理：

第1步：將原始句子分成塊首先，我們將我們的句子分成簡單的塊，每一塊都可以輕松翻譯：第2步：找到每一塊的所有可能的翻譯接下來，我們將翻譯每塊文字，我們將通過尋找我們資料庫中所有人類翻譯過的相同詞塊來完成我們的翻譯。要著重注意的是，我們不只是在一本簡簡單單的翻譯字典中查找這些詞塊。相反，我們看到是真實的人在真實的句子中如何翻譯這些相同的詞。這有助於我們捕獲到在不同語境中所有不同的表達方式：即使最常見的短語也有很多種可能的翻譯這些可能的翻譯中的有一些會比其他翻譯更頻繁地使用。根據我們訓練數據中每個翻譯出現的頻率，我們可以給它設定一個分數。例如，有人說「Quiero」更多的時候是指「我想要」而不是「我嘗試」。所以，我們可以使用我們訓練數據中 「Quiero」被翻譯成「我想要」的頻率，給「我想要」這個翻譯更多的權重。

第3步：生成所有可能的句子，找到最有可能的那句接下來，我們將使用這些詞塊的每種可能翻譯來組合生成一堆可能的句子。

⑹ nlp演算法是什麼

nlp演算法是自然語言處理。

自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。

相關信息：

自然語言處理是指利用人類交流所使用的自然語言與機器進行交互通訊的技術。通過人為的對自然語言的處理，使得計算機對其能夠可讀並理解。自然語言處理的相關研究始於人類對機器翻譯的探索。

雖然自然語言處理涉及語音、語法、語義、語用等多維度的操作，但簡單而言，自然語言處理的基本任務是基於本體詞典、詞頻統計、上下文語義分析等方式對待處理語料進行分詞，形成以最小詞性為單位，且富含語義的詞項單元。

⑺ 人工翻譯和機器翻譯的差異是什麼

一、從翻譯准確程度來看。

1、人工翻譯准確率可趨近於100%，但也取決於譯者水平、原文表達水平、行業領域、交稿時間等因素；

2、機器翻譯的准確率取決於語種、行業領域、原文質量、訓練語料、訓練模型等因素。

二、從翻譯的流暢度來看。

1、人工翻譯講究「信達雅」，但在實際商業翻譯中不會完全體現。准確性和時效性以及價格是客戶考慮的重點；

2、機器翻譯近年來都採用了神經網路演算法，相比之前的統計型機器翻譯，在流暢度上有了質的提升，即便某些詞翻譯不準，但語法結構往往很清晰。

三、從翻譯的效率來看。

1、純人工翻譯的效率是很低的，按照語種、語言方向、行業領域的不同，人工翻譯8小時的效率一般不會超過5000-8000字；

2、機器翻譯可以達到毫秒級的翻譯時間。

⑻ nlp演算法是什麼呢

1、nlp演算法是自然語言處理演算法。自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。

2、自然語言處理（nlp）是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。

3、自然語言處理（nlp）並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。

4、自然語言處理（nlp）主要應用於機器翻譯、輿情監測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別、中文OCR等方面。

5、自然語言（nlp）的形式（字元串）與其意義之間是一種多對多的關系。其實這也正是自然語言的魅力所在。但從計算機處理的角度看，我們必須消除歧義，而且有人認為它正是自然語言理解中的中心問題，即要把帶有潛在歧義的自然語言輸入轉換成某種無歧義的計算機內部表示。

⑼ algorithm可以用什麼詞代替

algorithm可以用arithmetic來代替

algorithm的中文翻譯是演算法

詞語分析：

音標：英[ˈælɡərɪðəm] 美[ˈælɡərɪðəm]

v. （尤指計算機）演算法，運演算法則

短語搭配：

1、genetic algorithm 遺傳演算法

2、control algorithm 控制演算法

3、optimization algorithm 優化演算法

例句：

1、Don't diddle code to make it faster—find a better algorithm.

不要為了使代碼更快而胡亂編寫代碼——要找到更好的演算法。

2、If this can be done, then the divide-and-conquer algorithm is a good choice.

如果可以這么做，那麼燃高滑分治演算法是個好的選擇。

3、Perhaps the most cunning use of an evolutionary algorithm, though, is by Dr. Koza himself.

也許進化皮臘演算法最巧妙的用運用還是科扎博士完成的念御。

而arithmetic的中文翻譯是算術

詞語分析：

音標：英[əˈrɪθmətɪk] 美[əˈrɪθmətɪk]

n. 算術；演算，計算；數據統計

短語搭配：

1、arithmetic mean算術平均

2、arithmetic average算術平均數

3、arithmetic operation算術運算

例句：

1、Evidence of early stages of arithmetic and numeration can be readily found.

我們很容易找到早期演算法和計算的證據。

2、Computer our input, memory control, arithmetic, and logic and output.

計算我們的輸入，內存控制，演算法，邏輯和輸出。

algorithm和arithmetic都有演算法的意思，所以可以代替使用。