机器翻译英文解释翻译、机器翻译的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 machine translation; mechanical translation; MT

分词翻译：

机器的英语翻译：

apparatus; enginery; machin; machine; machinery
【计】 MEC configuration
【化】 engineering; machine
【医】 engine; machine
【经】 machine

专业解析

机器翻译（Machine Translation, MT）指通过计算机程序自动将一种自然语言转换为另一种语言的技术。其核心目标是实现跨语言信息传递，降低人工翻译成本。根据《牛津英汉双解词典》（第12版）的定义，机器翻译是“利用算法模型处理源语言文本并生成目标语言文本的过程”。

从技术原理看，主流方法包括：

规则驱动型（RBMT）：依赖语言学规则和双语词典，早期系统如SYSTRAN；
统计模型（SMT）：基于大规模双语语料库的概率分析，谷歌翻译2016年前采用此架构；
神经机器翻译（NMT）：通过深度神经网络实现端到端学习，如OpenNMT框架。

中国翻译协会《2023年机器翻译白皮书》指出，当前NMT系统在新闻、科技文献等规范化文本中准确率可达85%以上，但在文化隐喻和专业术语处理上仍存在局限性。国际标准化组织ISO/TC37将其归类为“自动化语言处理系统”，强调其辅助性工具属性。

网络扩展解释

机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术自动将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。其核心目标是通过算法和模型实现跨语言的语义等价转换，而无需人工干预。

主要技术方法

基于规则的方法（Rule-Based MT, RBMT）
依赖语言学专家制定的语法规则、词典和转换规则。例如，通过分析源语言句子的句法结构，再按目标语言的语法重组句子。缺点是规则设计复杂且难以覆盖所有语言现象。
统计机器翻译（Statistical MT, SMT）
基于双语平行语料库，通过统计模型（如隐马尔可夫模型、短语对齐）计算翻译概率。典型系统如早期的Google翻译。其优势在于数据驱动，但对语料库规模和质量依赖较高。
神经机器翻译（Neural MT, NMT）
使用深度学习模型（如循环神经网络RNN、Transformer）端到端学习语言映射。Transformer模型通过自注意力机制捕捉长距离依赖，显著提升了翻译流畅度和准确性，代表系统包括DeepL和现代谷歌翻译。

关键挑战

语义歧义：一词多义或文化特定表达可能导致误译。
低资源语言：缺乏高质量双语数据的语言翻译效果较差。
上下文依赖：需理解段落或对话的整体语境，而非孤立句子。

应用场景

实时跨语言交流：如聊天工具中的即时翻译。
全球化内容分发：新闻、影视字幕的多语言适配。
辅助人工翻译：提供初稿供译员优化，提升效率。

评估指标

常用BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）分数衡量翻译结果与人工参考译文的匹配程度，计算公式为：
$$
BLEU = text{BP} cdot expleft(sum_{n=1}^N w_n log p_nright)
$$
其中，BP为简短惩罚因子，$p_n$为n-gram精度。

当前，机器翻译正朝着多模态（结合图像、语音）和领域自适应（如医疗、法律专用模型）方向发展，同时注重解决伦理问题（如偏见消除）。