機器翻譯英文解釋翻譯、機器翻譯的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 machine translation; mechanical translation; MT

分詞翻譯：

機器的英語翻譯：

apparatus; enginery; machin; machine; machinery
【計】 MEC configuration
【化】 engineering; machine
【醫】 engine; machine
【經】 machine

專業解析

機器翻譯（Machine Translation, MT）指通過計算機程式自動将一種自然語言轉換為另一種語言的技術。其核心目标是實現跨語言信息傳遞，降低人工翻譯成本。根據《牛津英漢雙解詞典》（第12版）的定義，機器翻譯是“利用算法模型處理源語言文本并生成目标語言文本的過程”。

從技術原理看，主流方法包括：

規則驅動型（RBMT）：依賴語言學規則和雙語詞典，早期系統如SYSTRAN；
統計模型（SMT）：基于大規模雙語語料庫的概率分析，谷歌翻譯2016年前采用此架構；
神經機器翻譯（NMT）：通過深度神經網絡實現端到端學習，如OpenNMT框架。

中國翻譯協會《2023年機器翻譯白皮書》指出，當前NMT系統在新聞、科技文獻等規範化文本中準确率可達85%以上，但在文化隱喻和專業術語處理上仍存在局限性。國際标準化組織ISO/TC37将其歸類為“自動化語言處理系統”，強調其輔助性工具屬性。

網絡擴展解釋

機器翻譯（Machine Translation，MT）是指利用計算機技術自動将一種自然語言（源語言）轉換為另一種自然語言（目标語言）的過程。其核心目标是通過算法和模型實現跨語言的語義等價轉換，而無需人工幹預。

主要技術方法

基于規則的方法（Rule-Based MT, RBMT）
依賴語言學專家制定的語法規則、詞典和轉換規則。例如，通過分析源語言句子的句法結構，再按目标語言的語法重組句子。缺點是規則設計複雜且難以覆蓋所有語言現象。
統計機器翻譯（Statistical MT, SMT）
基于雙語平行語料庫，通過統計模型（如隱馬爾可夫模型、短語對齊）計算翻譯概率。典型系統如早期的Google翻譯。其優勢在于數據驅動，但對語料庫規模和質量依賴較高。
神經機器翻譯（Neural MT, NMT）
使用深度學習模型（如循環神經網絡RNN、Transformer）端到端學習語言映射。Transformer模型通過自注意力機制捕捉長距離依賴，顯著提升了翻譯流暢度和準确性，代表系統包括DeepL和現代谷歌翻譯。

關鍵挑戰

語義歧義：一詞多義或文化特定表達可能導緻誤譯。
低資源語言：缺乏高質量雙語數據的語言翻譯效果較差。
上下文依賴：需理解段落或對話的整體語境，而非孤立句子。

應用場景

實時跨語言交流：如聊天工具中的即時翻譯。
全球化内容分發：新聞、影視字幕的多語言適配。
輔助人工翻譯：提供初稿供譯員優化，提升效率。

評估指标

常用BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）分數衡量翻譯結果與人工參考譯文的匹配程度，計算公式為：
$$
BLEU = text{BP} cdot expleft(sum_{n=1}^N w_n log p_nright)
$$
其中，BP為簡短懲罰因子，$p_n$為n-gram精度。

當前，機器翻譯正朝着多模态（結合圖像、語音）和領域自適應（如醫療、法律專用模型）方向發展，同時注重解決倫理問題（如偏見消除）。