人工智能及其對語言翻譯中的影響

技術(shù)帶來了前所未有的網(wǎng)絡(luò)時代。但是，在所有形式的在線媒體和平臺中，語言連接只受語言障礙的阻礙。盡管技術(shù)設(shè)備使連接變得容易，但是來自不同語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行語言翻譯的實例是在1954年Georgetown-IBM實驗使用IBM 701將羅馬化俄語中的句子成功翻譯成英語。從那時起，通過使用情感分析和自然語言處理，人工智能翻譯變得更加復(fù)雜。例如，當Google將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合到其翻譯工具中時，他們通過人工智能翻譯系統(tǒng)在翻譯服務(wù)方面取得了巨大的進步，這些系統(tǒng)不僅提供文本翻譯，還提供語音翻譯。

人工智能在翻譯中的作用日益增強，使其成為語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言翻譯的職業(yè)：
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種人工智能，現(xiàn)在被用來執(zhí)行更準確的翻譯。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)通過稱為編碼的過程開始翻譯，該過程將數(shù)字代碼分配給句子中的單個單詞。然后用正在翻譯成的語言中具有相同含義的相應(yīng)單詞來證實這些數(shù)字。因此，通過使用基于歷史語言數(shù)據(jù)的機器學習模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供準確的翻譯。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行語言翻譯還為開發(fā)人員提供了優(yōu)勢，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。通過機器學習，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過研究基于不同類型翻譯的幾個例子來自學。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進一步發(fā)展是，不是從各種模型中學習，而是將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鏈接到整個語言數(shù)據(jù)庫，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語言學工作方式有獨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)利用增強智能向人工翻譯人員提供適當?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)適用于識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)分析正在翻譯的標準語言單詞，然后檢查它們的準確性，流暢性和語法。這些檢查是針對目標語言中的本機文本進行的，然后針對在翻譯內(nèi)容中檢測到的差異實例形成建議。因此，對于語言翻譯人員來說，了解這些翻譯系統(tǒng)的工作原理可以幫助他們在更短的時間內(nèi)提供翻譯得更好的內(nèi)容。
統(tǒng)計翻譯方法：

AI也經(jīng)常通過統(tǒng)計模型來執(zhí)行翻譯。這些數(shù)學模型比較雙語系統(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準化語言的正式文檔，這種語言與日常語音沒有多少共同之處。

對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)容等口語語言中挖掘信息，以準確地傳達更復(fù)雜的元素，如慣用語，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程將使翻譯人員在翻譯中具有優(yōu)勢，翻譯的含義盡可能接近原始內(nèi)容的意圖。
翻譯雙語詞典：

人工智能使語言翻譯人員可以更輕松地在旅途中執(zhí)行復(fù)雜的翻譯。通過使用雙語詞典，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通過一種語言建立連接和集群，以了解其他語言的運作方式。