人工智能及其對(duì)語(yǔ)言翻譯中的影響

技術(shù)帶來(lái)了前所未有的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代。但是，在所有形式的在線媒體和平臺(tái)中，語(yǔ)言連接只受語(yǔ)言障礙的阻礙。盡管技術(shù)設(shè)備使連接變得容易，但是來(lái)自不同語(yǔ)言背景的人通常難以彼此連接和協(xié)作。然而，人工智能現(xiàn)在正在通過(guò)智能翻譯解決方案彌合技術(shù)與缺乏理解之間的差距。

最早使用人工智能進(jìn)行語(yǔ)言翻譯的實(shí)例是在1954年Georgetown-IBM實(shí)驗(yàn)使用IBM 701將羅馬化俄語(yǔ)中的句子成功翻譯成英語(yǔ)。從那時(shí)起，通過(guò)使用情感分析和自然語(yǔ)言處理，人工智能翻譯變得更加復(fù)雜。例如，當(dāng)Google將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合到其翻譯工具中時(shí)，他們通過(guò)人工智能翻譯系統(tǒng)在翻譯服務(wù)方面取得了巨大的進(jìn)步，這些系統(tǒng)不僅提供文本翻譯，還提供語(yǔ)音翻譯。

人工智能在翻譯中的作用日益增強(qiáng)，使其成為語(yǔ)言專家參加人工智能課程的理想選擇。以下是人工智能如何影響基于語(yǔ)言翻譯的職業(yè)：
通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種人工智能，現(xiàn)在被用來(lái)執(zhí)行更準(zhǔn)確的翻譯。他們不是翻譯段落的碎片，而是一次翻譯一堆句子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)稱為編碼的過(guò)程開始翻譯，該過(guò)程將數(shù)字代碼分配給句子中的單個(gè)單詞。然后用正在翻譯成的語(yǔ)言中具有相同含義的相應(yīng)單詞來(lái)證實(shí)這些數(shù)字。因此，通過(guò)使用基于歷史語(yǔ)言數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供準(zhǔn)確的翻譯。

通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行語(yǔ)言翻譯還為開發(fā)人員提供了優(yōu)勢(shì)，即他們不需要像其他替代系統(tǒng)那樣創(chuàng)建廣泛的算法和規(guī)則。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)研究基于不同類型翻譯的幾個(gè)例子來(lái)自學(xué)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展是，不是從各種模型中學(xué)習(xí)，而是將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鏈接到整個(gè)語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)，從而使AI自己得出結(jié)論。這些系統(tǒng)為那些掌握人工智能并對(duì)語(yǔ)言學(xué)工作方式有獨(dú)特興趣的人提供了完美的職業(yè)選擇。

AI為人類翻譯協(xié)助：

人工智能也被用作協(xié)助人工翻譯的工具。這些系統(tǒng)利用增強(qiáng)智能向人工翻譯人員提供適當(dāng)?shù)拿~和單詞替代方案的建議，并幫助他們編輯翻譯的內(nèi)容。這種基于AI的技術(shù)適用于識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)分析正在翻譯的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言單詞，然后檢查它們的準(zhǔn)確性，流暢性和語(yǔ)法。這些檢查是針對(duì)目標(biāo)語(yǔ)言中的本機(jī)文本進(jìn)行的，然后針對(duì)在翻譯內(nèi)容中檢測(cè)到的差異實(shí)例形成建議。因此，對(duì)于語(yǔ)言翻譯人員來(lái)說(shuō)，了解這些翻譯系統(tǒng)的工作原理可以幫助他們?cè)诟痰臅r(shí)間內(nèi)提供翻譯得更好的內(nèi)容。
統(tǒng)計(jì)翻譯方法：

AI也經(jīng)常通過(guò)統(tǒng)計(jì)模型來(lái)執(zhí)行翻譯。這些數(shù)學(xué)模型比較雙語(yǔ)系統(tǒng)以比較具有相似含義的相應(yīng)元素的文本。這些模型最適合用于翻譯使用標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)言的正式文檔，這種語(yǔ)言與日常語(yǔ)音沒(méi)有多少共同之處。

對(duì)于在非正式文本上使用翻譯，人工智能被用于從社交媒體帖子和其他非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容等口語(yǔ)語(yǔ)言中挖掘信息，以準(zhǔn)確地傳達(dá)更復(fù)雜的元素，如慣用語(yǔ)，詞匯和非正式寫作中使用的其他特征。理解這種翻譯的邏輯過(guò)程將使翻譯人員在翻譯中具有優(yōu)勢(shì)，翻譯的含義盡可能接近原始內(nèi)容的意圖。
翻譯雙語(yǔ)詞典：

人工智能使語(yǔ)言翻譯人員可以更輕松地在旅途中執(zhí)行復(fù)雜的翻譯。通過(guò)使用雙語(yǔ)詞典，基于AI的模型在具有相似含義的單詞之間建立了詞源聯(lián)系。這允許AI通過(guò)一種語(yǔ)言建立連接和集群，以了解其他語(yǔ)言的運(yùn)作方式。