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对比人工翻译及自然语言处理翻译ai存在哪些优势

发表时间:2021-01-04

  ai的核心问题是如何「产生」,不管是imagenet还是svd,都是一种「训练」过程,这种练习的价值基于特征提取完成后对目标的预测。那么这些特征能不能「产生」呢?根据经验,是的。举个简单的例子,微博上一般都是这样子对话的:这种对话很好「产生」,因为人的语言翻译一般很难做出来,从整体上描述了人对话过程,这样就完成了对话的设计和「模仿」。

  当然,单这么说也不严谨,可能有的翻译有点细节交流上的错误。另外,比如歌词有时也可以通过一些对比的对话(bingquery)自动生成,原因在于歌词是「不可编码」的。这么理解,也就没问题了。学习的方式可以参考:可以参考一下阿里的ai翻译技术!在ai技术的未来是翻译机还是翻译官?

  阿里技术专家李天龙表示,「翻译领域的ai很早就在做了,其实我们是始于语言智能的概念,在那个时候还有参会人,北京的全球翻译这些事情,虽然进展不大,但是是个好的机会。」李天龙2012年毕业于中国科学技术大学(今年最新学历是中国科学院大学硕士,学位博士,副教授),后在北京工业大学、北京外国语大学、香港浸会大学(新)、中国科学院大学、北京航空航天大学、东北大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、浙江工业大学、广东外语外贸大学、四川外国语大学、江西外国语大学等高校获得学士、硕士和博士学位。

  经历了十余年的坚持和实践后,现在已经获得国家知识产权专利27项。2011年开始的人工智能寒冬,使翻译领域更加难以寻找可靠的切入点。过去的这几年,虽然中英翻译领域依然火热,但已经迅速遇冷。随着人工智能的发展,以ai为代表的自然语言处理模型不断落地,翻译领域终于迎来了人工智能的春天。尽管,ai翻译早在2011年就已经发布,却一直没有应用落地,直到2014年才开始真正的火热。但从这一年开始,人工智能算法翻译的质量和数量已经日趋成熟,通过ai翻译技术来实现质量和数量大幅提升已经开始显现其价值。

  对比人工翻译及自然语言处理翻译,ai翻译存在哪些优势?李天龙认为,人工翻译是处理大量的文本,自然语言处理翻译处理中只处理了少量的文本,但同时人工翻译又面临着很多限制,导致不能够发挥出ai翻译的优势。ai翻译最大的优势,其实在于单句或单篇文本的精度要高于人工翻译。有些翻译内容更接近当下人们生活,更加贴近实际需求。如今,人工翻译需要先通过查词典发现一个很长的句子,再使用逐句逐词的精细翻译,发现问题,解决问题,但ai直接会翻译一个简单句,短句直接翻译得更快。

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