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90%的人觉得机器翻译的内容有用是宣傳還是事實?
Thread poster: Kemp9
Yan Yuliang
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统计学,而非概率学 Sep 22, 2013

Kemp9 wrote:

Yan Yuliang wrote:

同一语系之间的机器翻译,表现可能更好,因为语言规则相似度更高。

“量子跃迁”的重大突破?我很怀疑。说实话,写这篇报道的记者对机器翻译有多少了解?关于新技术的报道,往往是吹嘘的居多。而对于他人语言的引用,往往因为缺乏语境,而容易误导。

http://news.zol.com.cn/article/161521.html
相比较而言,这里的减少人工翻译10%的工作量,我认为更加可信。


Kemp9 wrote:

在数十年以前,IBM就为自动化翻译奠定了基础,但当时该公司所从事的项目毫无进展,不久以后就被放弃了。也正因如此,在奥驰及其同事在谷歌开始展开相关工作的头几年时间里,自动化翻译还只是一个“纯粹的研究项目”。但在最近,他们已经取得了重大的进展;按奥驰的话来说,这种进展可以说是一种“量子跃迁”般的重大突破。

当两种语言之间的结构相似且可用数据数量庞大时,谷歌翻译通常能有更好的表现。举例来说,英语和西班牙语之间的互译就是如此。但是,英语与日语之间的互译则没那么好。“不幸的是,英语和德语恰好是难以互译的一对语言。”奥驰说道。“这真让我头大。”


我也觉得他是打广告的。。。后面的文段就承认不完美了。其原理:

谷歌翻译团队遵循自己的专长:海量数据处理和统计分析。“我们的系统所做的就是对比现有的翻译文本,自我学习,比如某个单词和某些词语的组合在另一种语言中最常见的翻译是什么,”奥克说,“最终我们计算的是翻译的可能性。”现有参照数据越庞大,这套系统就越准确。因此,只有在互联网出现之后,计算机翻译才成为可能。

这样的概率法应该不是根本的解决之道。


根本的解决之道,在于如何让机器理解语言的模糊性。
而目前所有商用或半商用的技术,都是以统计,辅以规则的。


 
clearwater
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语言的复杂性 Sep 22, 2013

Yan Yuliang wrote:

J.H. Wang wrote:

Yan Yuliang wrote:

如果是日常的对话,“实用”是指互相能听懂对方。
如果是复杂的技术文档,“实用”是指用户能按照文档解决技术问题。
如果是文学作品,“实用”是指读者能体验到文字的美妙、文字间的人文关怀与哲学思考等等。
... ...

在商业社会,尤其是正式沟通文档的翻译,我的看法是:机器永远是不可信赖的。
但如果是非正式的文档或仅为互相了解,目前的机器翻译,已经能够解决很多问题了。

J.H. Wang wrote:

而欧洲语言之间的机器翻译可能会达到实用性的水平。

机器中译英则比较难些。

让我们拭目以待。



[Edited at 2013-09-18 07:34 GMT]


虽然有困难,但是我相信在不会很久的一天,机器翻译会比大多数人工翻译做得好。

想一想"深蓝"吧。:-)

http://www.people.com.cn/GB/historic/0511/1558.html


而语言的理解,涉及到模糊理解,并非准确的数字能够替代的。在对人脑的研究有重大突破之前,依赖现有的计算机技术是做不到的。


赞同!

简单的上下文理解,在合乎逻辑的情况下,选择正确的译文。计算机功能再强大,我都觉得这个过程在有生之年都很难指望有所突破。

有过或经常为一字或一词之翻译而绞尽脑汁这种经历的译友,肯定会有类似的想法。

说白了,一篇译文的难度或价值,不是容易的80%或甚至90%的那部分所能体现的,恰恰是剩下的20%或10%的“硬骨头”才能体现出来的。

平时用过一些所谓的机器翻译,远远谈不上准确性达到了多高(当然除非你的要求很低很低),我认为机器

翻译能够给译者有所参考或启示,这已经是其莫大的价值所在了。


 
Jinhang Wang
Jinhang Wang  Identity Verified
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说的有道理 Sep 23, 2013

clearwater wrote:


说白了,一篇译文的难度或价值,不是容易的80%或甚至90%的那部分所能体现的,恰恰是剩下的20%或10%的“硬骨头”才能体现出来的。



因为这是见水平的地方。就像考试一样,有 20 分左右的题目是较高难度的,从而把学生的水平区分开来。


 
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