什么是机器翻译,主要有哪几种类型?

         人类对机器翻译(Machine Translation,MT)系统的研究开发已经持续了 50多年。起初,机器翻译译系统主要是基于双语字典进行直接翻译,几乎没有句法结构分析。

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       直到20世纪80年代,一 些机器翻译系统采用了两种方法:在这些方法中,源语言文本被分析转换成抽象表达形式,随后利用一些程序,通过识别词结构(词法分析)和句子结构(句法分析)解决歧义问题。其中有一种方法将抽象表达设计为一种与具体语种无关的“中间语言”,可以作为许多自然语言的中介。这 样,翻译就分成两个阶段:从源语言到中间语言,从中间语言到目标语言。另一种更常用的间接 方法是将源语言表达转化或为目标语言的等价表达形式。这样,翻译便分成三个阶段:分析输入 文本并将它表达为抽象的漏语源语言转换成抽象的目标语言;最后,生成目标语言。

        机器翻译系统主要分为6种类型,具体如下:

            1.直译式机器翻译系统,通过快速的分析和双语词典,将原文译出,并且重新排列译文的词汇,以符合译文的句法。

            2.规则式机器翻译系统,是先分析原文内容,产生原文的句法结构,再转换成译文的句法结构,最后再生成译文。

            3.中介语式机器翻译系统,先生成一种中介的表达方式,而非特定语言的结构,再由中介的表达式转换成译文。

            4.知识库式机器翻译系统,是建立一个翻译需要的知识库,构成翻译专家系统。

            5.统计式机器翻译系统,源语言中任何一个句子都可能与目标语言中的某些句子相似,这些句子的相似程度可能都不相同,统计式机器翻译系统能找到最相似的句子。

            6.范例式机器翻译系统,是将过去的翻译结果当成范例,产生一个范例库,在翻译一段文字时,参考范例库中近似的例子,并处理差异处。 

            以下6种就是机器翻译系统的主要分类,机器翻译是人工智能一个重要的研究领域,人工智能研究领域,那是更多的,好比自然语言理解,图像识别、文本分析等,具体的可以看以下专文。

  1. 自然语言理解过程主要有哪些层次,各层次的功能是怎么样的?
  2. 图像识别的原理、过程、应用前景!
  3. 文本分析技术发展方向是什么,文本分析主要包含哪些技术?

     聚焦多智时代,引领智能变革,多智时代为人工智能科谱呐喊!

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