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嘉士觅猎头为人工智能行业提供招聘解决方案

　　智能翻译就是运用核算机言语学、人工智能和数理逻辑学科技术经过特定的核算机程序将一种书写方法或动静方法的天然言语，翻译成另一种书写方法或动静方法的天然言语，并经过机器、参与的人和互联网构建出的智能生态系统。智能翻译的中心技术有语音辨认技术、天然言语了解技术、机器翻译技术、语音组成技术等。其时最新的智能翻译技术是选用神经网络算法，对许多的双语对照样本数据进行操练，处理一种言语(比方英语)到另一种言语(比方中文普通话)翻译的人工智能技术。
　　(一)智能翻译的展开进程
　　智能翻译是直到2017年才正式明晰下来的概念。20世纪30年代初，法国科学家G.B.阿尔楚尼最早提出用机器进行言语翻译的主见。1949年，信息论前驱、美国科学家Warren Weaver宣告《翻译备忘录》，提出运用核算机进行言语自动翻译，正式提出机器翻译的思想。1954年，美国乔治敦大学在IBM公司协同下，用IBM-701核算机初度完成了英俄机器翻译试验，向群众和科学界展现了机器翻译的可行性，在人们头脑中形成了机器翻译的概念，并且使人意识到可以运用语法规则的转化和字典来完成翻译目的，然后拉开了机器翻译研讨的序幕。
　　20世纪70年代末，跟着核算机技术和言语学的展开以及社会信息效力的需求，机器翻译这一学科具有极大的开发潜力和经济价值，许多大公司初步投入资金和人力进行研讨，开发出了多种翻译系统，如 Weinder、EURPOTRAA、TAUM-METEO等。这一时期，核算机和言语学的一些根底研讨现已到达了一个比较深化的阶段，对语法和语义的研讨也现已有了一些比较严重的作用，词法分析、句法分析的算法相继得到开发，并且加强了软件资源。
　　近20年来，机器翻译现已成为世界天然言语处理研讨的抢手技术。这一时期的翻译方法首要是根据经验主义，特点是注重大规划语料库的缔造，根据实例和核算方法，针对大规划的真实文本进行处理，翻译效果的准确性与可读性都取得了非常大的行进。跟着语音辨认技术的展开和经济全球化的需求，2011年，机器翻译技术的研讨热门初步转向一个比文本翻译更加凌乱和困难的问题——语音翻译。
　　机器翻译功用越来越强大，从开始只能进行简略的单词翻译，到之后可以翻译出底子符合语法的句子，逐渐可以翻译具有必定逻辑性的句子，现在部分软件现已可以自主联络上下文进行翻译，翻译效果的准确性与可读性都现已取得了非常大的行进。加入了“深度学习技术”等人工智能的机器翻译现已不止于简略的将一个个单词翻译成另一种言语，而是可以像人工翻译相同，不断向前回忆了解结构凌乱的句子，一同联络上下文进行翻译。现在部分机器翻译软件现已可以了解每一个代词的指代政策，使机器翻译越来越智能。
　　(二)智能翻译的运用分类
　　其时智能翻译的典型运用首要有文本翻译、语音翻译、图像翻译三种。
　　文本翻译就是将源言语文字转化为政策言语文字，即书面语及其翻译，在其时的智能翻译中运用最为广泛。文本翻译最为干流的技术方法是以神经网络翻译为主。谷歌、微软与国内的百度、有道、新译等公司都为用户供应了免费的在线多言语翻译系统，新译翻译还供应笔直范畴的智能翻译。其他，即时通讯东西如 Googletalk，Facebook 等也都供应了即时翻译效力。速度快、成本低是文本翻译的首要特点，并且运用广泛，不同职业都可以选用相应的专业翻译。但是，这一翻译进程是机械的和僵硬的，在翻译进程中会呈现许多语义语境上的问题，仍然需求人工翻译来进行补偿。这就是常用的交互式机器翻译技术，典型的体现方法就是猜想性输入法和辅佐翻译系统。
　　语音翻译是现在智能翻译中比较赋有立异含义的范畴，人们越来越多地经过语音与核算机进行交互，吸引了许多资金和研讨者的注意力，典型代表是亚马逊的Alexa、苹果的Siri、微软的Cortana 等。语音翻译需求经过四步：首要运用语音辨认，将音频转化为文本;其次运用算法将文言优化为更规范的文本，使它更适合机器翻译;然后经过文本翻译的方法进行翻译;最终文本到语音转化，必要时输出译文的音频。以英译中为例，其业务处理进程为“语音(英语)--> 文本(英文)-->文本(中文)-->语音(普通话)”。
图像翻译也有不小的展开。谷歌、微软、Facebook 和百度均具有可以让用户查找或许自动拾掇没有辨认标签的图片的技术;医疗公司可以运用核算机阅读X光、MRI(核磁共振成像)和CT(电脑断层扫描)相片，阅读的速度和准确度都超过了放射科医师;图像翻译技术关于机器人、无人机以及无人驾驶轿车的改善至关重要，福特、特斯拉、Uber、百度和谷歌均已在上路检验无人驾驶轿车的原型;除此之外还有视频翻译和VR翻译也在逐步运用中。
　　(三)智能翻译的技术展开趋势
　　跟着全球化和互联网的快速展开，跨言语的网络资源呈几何级数增加，极大地影响了全球智能翻译工业的展开。跟着产品技术的行进，人们对智能翻译的可接受度在灵敏行进，一同也越来越清楚智能翻译可以做什么，以及应当怎样去做才华最大发挥智能翻译的效能。智能翻译技术的展开呈现以下趋势。
　　精准化
　　精准的翻译效果必将是不断寻求的政策。经过限定性神经网络，可以不断提高智能翻译的准确率和运用距离。限定性神经网络就是经过干与输入的句子，调整底层神经网络的模型参数，准确无误地恢复干与部分的译文表达，对被干与部分的翻译，能到达100%的准确度。
　　实用化
　　智能翻译将越来越多地运用到日子场景中。跟着语音和图像辨认技术的行进，人们出国时可用智能翻译了解菜单、店名、商品信息，看美剧时可以用电脑进行字幕翻译，经过摄影直接翻译出一朵花的名字，运用机器人进行多语翻译采访，外出旅游带着翻译机、翻译耳机等。
　　多模态化
　　智能翻译的多模态融合是一个重要的研讨趋势。跟着操练数据规划的增加，谷歌、百度、新译、腾讯的神经网络系统都取得了突破性展开，融合图像、音频、视频、文本等各种模态数据的智能翻译是未来的展开方向。

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