动态翻译算法是什么

⑴ translation

translation
[trAns5leiFEn]
n.
翻译, 译文, 转化, 调任, 转换[物][数]平移

translation
[trAns5leIF(E)n, trB:-]
n.
翻译
译文
移动；调动

translation
[trAns5leiFEn]
n.
翻译; 翻译品, 译本, 译码
转化, 改变; 调换;【医】移置, 移位
解释, 说明
[口](旧衣等的)翻改, 翻新
转移; 调动
(主教的)调任
【宗】肉身升天
【机】直线运动;【物】平动, 平[位, 直]移
【信】自动转拍;【无】转播, 传送, 中继
【律】财产让渡
a free [literal] translation
意[直]译
do [make] a translation into French
译成法文
a Japanese translation of Hamlet
“哈姆雷特” 的日文译本
one's translation to another place
被调至他处
motion of translation
平移(运动)
translation cam
直动[平移]凸轮
translation exception
转换失效

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

abridged translation
节译, 摘译
algorithm translation
【自】算法翻译
algorithmic translation
算法翻译, 算法解释
authorized translation
认可译本, 审定译文
automatic translation
自动翻译
axial translation
轴向位移
binary translation
二进制译码
close translation
忠实的翻译, 紧扣原文的翻译
computer automatic translation
机器自动翻译
cover-to-cover translation
全译本
curvilinear translation
曲线平移
data code translation
数据代码转换[翻译]
dynamic address translation
动态地址变换
group translation
群频转译
language translation
语言翻译(计算机用)
left translation
左推移, 左平移
liberal translation
意译
line translation
(光栅)行变换
mechanical translation
机器[械]翻译; 机械平移
machine translation
机器翻译
machine-aided translation
机助翻译
multipath translation
多路翻译
parallel translation
平行移动
positive translation
正平移
primary translation
初基平移
primitive translation
素平移; 初基平移
real translation
实平移
reciprocal translation
倒易平移
rectilinear translation
直线平移
regular translation
正则翻译; 正则变换
relative translation
相对平移
right translation
右平移
ring translation
环形变换器; 环形译码器
sentence-for-sentence translation
句对句翻译
signal translation
信号变换
simultaneous translation
同声传译, 即时传译; 同时翻译成两种以上文字的译文
synchronous translation
同声传译
transverse translation
横向平移
uniform rectilinear translation
匀速直线[平直]运动
verbal translation
逐句翻译, 口译
wideband optical frequency translation
宽带光频变换
translation of foreign currency
外币换算

⑵ 机器翻译的自动评测技术|机器翻译是什么技术

本文介绍了机器翻译评测的基本原理以及常用评测标准，包括人工评测方法、基于洞锋乱n元匹配的BLEU和NIST自动评测方法。 机器翻译领域最困难的任务之一就是对给定的翻译系统或者翻译算法进行评价，我们称其为机器翻译评测。由于机器翻译所处理的对象――语言本身存在某种程度的歧义，无法像数学公式或者物理模型那样简单客观地描述出来，这使得为机器翻译结果进行客观的打分变得非常困难。最早的方法是人工评测，这种方法得到的结果一般是十分准确的，但评测的成本太高，周期过长（评测过程可能长达几周甚至数月），评价纳档结果也会随着评价人的变化和时间的推移而不同，这使得评价结果不可重复，缺乏客观性，因此，机器翻译的自动评测应运而生。实践证明，机器翻译的评测尤其是自动评测对机器翻译研究的影响十分巨大，对研究发展和技术进步起着非常重要的引导作用。

基于n元匹配的自动评测方法

如果一个机器翻译评测系统只根据源语言文本就能自动地为若干译文打分并选择出其中最好的结果，基纤那么这个评测系统本身就是一个质量更好的机器翻译系统了。因此，自动评测最初的出发点就是给出一些标准的翻译结果，然后比较机器生成的译文与这些翻译之间的相似程度。我们称这些标准的翻译为参考译文(或者参考答案)。同一个句子可以有多个不同的参考译文，这些参考译文都表达同一个含义，但可能使用了不同的词汇，或者虽然使用了相同的词汇但在句中的词序不同。这样一来，机器翻译自动评测的问题转换为比较机器翻译系统输出的一个翻译结果和多个通过人工产生的正确的参考译文之间的相似度的问题，使用不同的相似度计算方法即可得到不同的自动评测方法。
例如，考虑如下两个机器翻译系统生成的翻译结果:

源语言文本: 今年前两月广东高新技术产品出口37.6亿美元

系统译文1: The new high-tech procts in Guangdong exported 3.76 billion dollars in the first two months this year
系统译文2: This year,the former two of Guangdong,the export of hi-tech procts 37.6 yi US dollars
从直观上看，上面两个翻译结果的质量有较大的差别，第一个翻译结果明显通顺、流畅、易于理解，如何将这种人的直观印象与具体的客观分数统一起来？这里引入三个人工翻译的参考译文来进行比较:
参考译文1: Guangdong’s export of new high technology procts amounts to US$3.76 billion in first two months of this year
参考译文2: Guangdong’s Exports US$3.76 Billion Worth of High Technology Procts in the First Two Months of This year
参考译文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，质量较好的系统译文1与三个参考译文共现了很多个翻译片段: 与参考译文1共现“3.76 billion”，与参考译文3共现“dollars”，与参考译文2共现“in the first two months”和“this year”。相比而言，系统译文2与上述三个参考译文的共现片段比较少。
通过上述比较，可以很容易地写出一个评价算法来评价上述翻译结果的质量。通过引入一个称为n元匹配的概念，可对翻译结果1给出比翻译结果2更高的分数。n元匹配的含义是: 翻译结果与参考译文句子中的任意连续n个单词完全相同，这里的n值可以取任意正整数。基于n元匹配的策略非常与常用的准确度的计算思想类似，首先统计系统译文与参考译文中共现的n元匹配的个数，再除以相应的系统译文中n元词的总数，用这个比值来表示相应的n元准确率。
机器翻译评测领域目前使用最为广泛的自动评测方法是BLEU（ Bilingual Evaluation Understudy），就基于n元匹配的这一类方法中的典型代表，由IBM于2002年提出。类似的方法还包括NIST方法，该方法由美国标准和技术研究所提出并命名，它在BLEU方法的基础上，综合考虑了每个n元词的权重，对于那些在参考译文中出现次数更少的词赋给更高的权重以体现其所包含的信息量。
BLEU和NIST是最常用的两种机器翻译自动评测方法，但这一类评测方法并不是在真正地评价系统译文与原文的一致程度，而是根据若干个参考译文为系统译文打分而已。系统得分似乎与待翻译的原文没有关系，参考译文的数量多寡与质量好坏才是影响评测结果的关键因素。
基于准确率和
召回率的自动评测方法
基于n元匹配的自动评测方法是一种基于准确率的方法，与参考译文越相似的系统译文可获得越高的分数。研究人员提出了一些同时考虑召回率的自动评测方法，其中比较典型的是纽约大学提出的GTM评测方法。该方法应用了图的最大匹配算法来计算词的共现次数。
图1描述了这个计算过程。图1中的黑点表示参考译文和系统译文共现的词的位置。图中的B和C都存在两次以上的共现，这些点被认为是互相冲突的，在实际计算时应避免重复，只保留一个即可。使用图搜索算法找到最大匹配的区块，如图中灰色部分所示，并在此基础上计算最大匹配块长度MMS，准确率和召回率都通过MMS进行计算，在上例中分别为4.6/8和4.6/10。系统最终的得分使用准确率和召回率的调和平均值F值来表示。
基于GTM的评测标准最大的优点在于，没有人为地设置匹配时的最高阶数值（即n元匹配中的n的最大值，BLEU方法一般只考虑到4元或者5元匹配），图的最大匹配算法会自动地寻找针对某个参考译文的最大匹配词数。据称这种基于F值的自动方法与人工评测的一致性可以比BLEU或者NIST更高。其缺点在于，计算MMS本身是一个“NP难”的问题，比较费时。
引入语言知识的自动评测方法
BLEU、NIST以及GTM方法都是基于字面的完全匹配，并没有理解系统译文和参考译文的含义，引入多个参考译文只能在一定程度上减轻这方面的缺陷。研究人员尝试使用基于更多语言学知识的评测方法来评价翻译质量的好坏。早在十几年前，北京大学计算语言学研究所的俞士汶教授就提出了一种基于测试点的机器翻译自动评价方法。这种方法并不直接评价译文句子，而是考虑系统译文在给定的测试点上的质量。其基本原理类似于在考试出题时设置考点，考生答题时答到相应的考点即可得分。基于测试点的评测方法是一种非常巧妙的方法。使用这种评测方法，通过对评测结果进行细致深入的分析，很容易知道系统在哪些语言问题上处理得不够好，有针对性地对系统进行改进即可进一步提高系统翻译的质量。
近几年来研究人员又提出了一些融合了语义知识的机器翻译评测方法，由美国南加州大学信息科学研究所的Zhou Liang等人提出的ParaEval方法通过引入语义对BLEU方法进行改进，中科院计算所的刘洋等人在GTM自动评测方法的基础上，引入模糊匹配的策略。这些机器翻译自动评测方法试图利用更多的语言学知识，更好地评价机器翻译系统译文的质量，使其结果与人工评价更为接近。
（本文作者刘洋为中科院计算技术研究所助理研究员，博士研究生）

⑶ 算法的解释算法的解释是什么

算法的词语解释是：算法suànfǎ。(1)计算方法。
算法的词语解释是：算法suànfǎ。(1)计算方法。拼音渗档老是：suànfǎ。词性是：名词。结构是：算(上下结构)法(左右结构)。注音是：ㄙㄨㄢ_ㄈㄚˇ。
算法的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：
一、引证解释【点此查看计划详细内容】
⒈算术的旧称。引清昭_《啸亭杂录·戴学士》：“公善天文、算法，与南怀仁_论，怀仁为之屈。”清马建忠《拟设翻译书院议》：“又算法、几何、八_、重学、热、光、声、电，与夫飞、潜、动、植、金、石之学，性理格致之书，皆择其尤要而可资讨论者，列为逐日课程。”⒉计算的方法。引《北史·高允传》：“允所_诗赋咏颂箴论表__凡百_篇，尤明算法，为《算术》三卷。”清袁枚《随园诗话》卷一：“梅定九先生以算法、《易》理受知圣祖。”清王应奎《柳南随笔》卷二：“今人事事不如古人。而有二事却胜之，_法之密也，算法之巧也。”
二、国语词典
计算的方法。词语翻译英语arithmetic,algorithm,methodofcalculation德语Algorithmus(S)_法语algorithmique
三、网络解释
算法算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法蠢友描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的丛升时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、JacquesHerbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年EmilLeonPost的Formulation1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
关于算法的诗词
《满庭芳赠侯伯通善算法》
关于算法的诗句
不将算法问尧夫不将算法问尧夫
关于算法的单词
calculus
关于算法的成语
执法犯法胸有成算知法犯法秋后算账能写会算反攻倒算
关于算法的词语
神机妙算神谋妙算铁算盘远谋深算反攻倒算胸有成算机关算尽秋后算账激将法龟年鹤算
关于算法的造句
1、算法在格型预测器部分采用快速算法，而在自适应横向滤波器部分采用算法，并加以适当改进。
2、我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。
3、在老师的讲解下，我完全理解了这道数学题的算法。
4、我参考了一些经典的指纹增强算法，如非锐化掩模等。
5、为减轻多重共线性的影响，提出改进算法：伪自适应数据算法。
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⑷ 机器翻译的流程是怎么样的

着作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
作者：王biubiu
链接：http://www.hu.com/question/24588198/answer/38342825
来源：知乎

目前最重要的两种机器翻译方式：规则法和统计法
1. 规则法（rule based machine translation, RBMT），依据语言规则对文本进行分析，再借助计算机程序进行翻译。多数商用机器翻译系统采用规则法。
规则法机器翻译系统的运作通过三个连续的阶段实现：分析，转换，生成，根据三个阶段的复杂性分为三级。
- 直接翻译：简单的词到词的翻译。
- 转换翻译：翻译过程要参考并兼顾到原文的词法、句法和语义信息。因为信息来源范围过于宽泛，语法规则过多且相互之间存在矛盾和冲突，转换翻译较为复杂且易出错。【别说转换了，光是根据各种语法规则，对源语言进行分析都会崩溃好吗！
- 国际语翻译：迄今为止，还只是设想。大概是想凭借通用的完全不依赖语言的形式，实现对语言信息的解码。【国际语本身就是人工语言啊，还怎么做到不依赖语言形式。这个想法最早出现在13世纪orz
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Bernard Vauquois' pyramid

2. 统计法 （statistical machine translation, SMT），通过对大量的平行语料进行统计分析，构建统计翻译模型（词汇、比对或是语言模式），进而使用此模型进行翻译，一般会选取统计中出现概率最高的词条作为翻译，概率算法依据贝叶斯定理。假设要把一个英语句子A翻译成汉语，所有汉语句子B，都是A的可能或是非可能的潜在翻译。Pr(A)是类似A表达出现的概率，Pr（B|A）是A翻译成B出现的概率。找到两个参数的最大值，就能缩小句子及其对应翻译检索的范围，从而找出最合适的翻译。
SMT根据文本分析程度级别的不同分为两种：基于词的SMT和基于短语的SMT，后一个是目前普遍使用的，Google用的就是这种。翻译文本被自动分为固定长度的词语序列，再对各词语序列在语料库里进行统计分析，以查找到出现对应概率最高的翻译。【所以，不要嫌弃谷歌翻译啦，如果不是依托于它自己强大的搜索引擎，能获取相对数量的语料库，翻译的质量可能更糟，可以对比必应和网络。非在线的开源机器翻译也有做得很棒的，多也是使用的统计法模式。
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作者：王biubiu
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其他方式还有如范例法（example based machine translation, EBMT），类似统计法原理，不同的点在于比对对象是相对小型的语料库，从中找到对应的翻译片段的类似范例，再用片段组成相应的翻译;上下文法（context based machine translation, CBMT）;知识法（knowledge based machine translation, KBMT）和混合法，但是不及前面两种使用率高。

刚好这两天在看Daniel Stein写的MT概述"Maschinelle Übersetzung – ein Überblick"，有提到机器翻译的不同类型和原理，以上。

⑸ 机器翻译的流程（原理）是怎么样的

统计翻译系统的根本不同，在于它们试图生成不止一个精确的翻译。相反，他们生成成千上万种可能的翻译，然后他们按照可能最正确的给这些翻译排名。他们通过与训练数据的相似性来估计有多“正确”。以下是它的工作原理：

第1步：将原始句子分成块首先，我们将我们的句子分成简单的块，每一块都可以轻松翻译：第2步：找到每一块的所有可能的翻译接下来，我们将翻译每块文字，我们将通过寻找我们数据库中所有人类翻译过的相同词块来完成我们的翻译。要着重注意的是，我们不只是在一本简简单单的翻译字典中查找这些词块。相反，我们看到是真实的人在真实的句子中如何翻译这些相同的词。这有助于我们捕获到在不同语境中所有不同的表达方式：即使最常见的短语也有很多种可能的翻译这些可能的翻译中的有一些会比其他翻译更频繁地使用。根据我们训练数据中每个翻译出现的频率，我们可以给它设定一个分数。例如，有人说“Quiero”更多的时候是指“我想要”而不是“我尝试”。所以，我们可以使用我们训练数据中 “Quiero”被翻译成“我想要”的频率，给“我想要”这个翻译更多的权重。

第3步：生成所有可能的句子，找到最有可能的那句接下来，我们将使用这些词块的每种可能翻译来组合生成一堆可能的句子。

⑹ nlp算法是什么

nlp算法是自然语言处理。

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

相关信息：

自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理的相关研究始于人类对机器翻译的探索。

虽然自然语言处理涉及语音、语法、语义、语用等多维度的操作，但简单而言，自然语言处理的基本任务是基于本体词典、词频统计、上下文语义分析等方式对待处理语料进行分词，形成以最小词性为单位，且富含语义的词项单元。

⑺ 人工翻译和机器翻译的差异是什么

一、从翻译准确程度来看。

1、人工翻译准确率可趋近于100%，但也取决于译者水平、原文表达水平、行业领域、交稿时间等因素；

2、机器翻译的准确率取决于语种、行业领域、原文质量、训练语料、训练模型等因素。

二、从翻译的流畅度来看。

1、人工翻译讲究“信达雅”，但在实际商业翻译中不会完全体现。准确性和时效性以及价格是客户考虑的重点；

2、机器翻译近年来都采用了神经网络算法，相比之前的统计型机器翻译，在流畅度上有了质的提升，即便某些词翻译不准，但语法结构往往很清晰。

三、从翻译的效率来看。

1、纯人工翻译的效率是很低的，按照语种、语言方向、行业领域的不同，人工翻译8小时的效率一般不会超过5000-8000字；

2、机器翻译可以达到毫秒级的翻译时间。

⑻ nlp算法是什么呢

1、nlp算法是自然语言处理算法。自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

2、自然语言处理（nlp）是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。

3、自然语言处理（nlp）并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

4、自然语言处理（nlp）主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

5、自然语言（nlp）的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。

⑼ algorithm可以用什么词代替

algorithm可以用arithmetic来代替

algorithm的中文翻译是算法

词语分析：

音标：英[ˈælɡərɪðəm] 美[ˈælɡərɪðəm]

v. （尤指计算机）算法，运算法则

短语搭配：

1、genetic algorithm 遗传算法

2、control algorithm 控制算法

3、optimization algorithm 优化算法

例句：

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

不要为了使代码更快而胡乱编写代码——要找到更好的算法。

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

如果可以这么做，那么燃高滑分治算法是个好的选择。

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

也许进化皮腊算法最巧妙的用运用还是科扎博士完成的念御。

而arithmetic的中文翻译是算术

词语分析：

音标：英[əˈrɪθmətɪk] 美[əˈrɪθmətɪk]

n. 算术；演算，计算；数据统计

短语搭配：

1、arithmetic mean算术平均

2、arithmetic average算术平均数

3、arithmetic operation算术运算

例句：

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

我们很容易找到早期算法和计算的证据。

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

计算我们的输入，内存控制，算法，逻辑和输出。

algorithm和arithmetic都有算法的意思，所以可以代替使用。