自動翻譯軟體原理是什麼

1. 同聲翻譯器的原理有哪些

同聲傳譯，簡稱同傳（simultaneous interpretation），亦稱同聲翻譯、同步口譯。是譯員在不打斷講話者演講的情況下，不間斷地將演講者的講話內容傳譯給聽眾的一種口譯方式。會場或劇場中配備專門用來進行翻譯的電聲系統。譯員們將演講詞或台詞同步譯成不同語種，通過電聲系統傳送，席位上聽眾可自由選擇語種進行收聽。同聲傳譯的最大優點在於效率高，可以保證講話者作連貫發言，不影響或中斷講話者的思路，有利於聽眾對發言全文的通篇理解。同聲傳譯是當今世界上在舉辦各類大型會議、論壇、峰會時經常採用的一種翻譯方式。目前，世界上 95% 的國際會議採用的都是同聲傳譯的方式。特點是講者連續不斷地發言，而譯者是邊聽邊譯，原文與譯文翻譯的平均間隔時間是三至四秒，最多達到十多秒。譯者僅利用講者兩句之間稍歇的空隙完成翻譯工作，因此對譯員素質要求非常高。同聲傳譯是一種受時間嚴格限制難度極高的語際轉換活動，它要求譯員在聽辨源語講話的同時，藉助已有的主題知識迅速完成對源語信息的預測、理解、記憶、轉換和目的語的計劃、組織、表達、監聽與修正，同步說出目的語譯文，因此同聲傳譯又叫同步口譯。在各種國際會議上，同聲傳譯譯員以「閃電般的思維」和令人嘆服的口譯技巧，成功克服上述多重任務（ multi-tasking ）間的交織、重疊和干擾給大腦造成的能量短缺和注意力分配困難，使聽和說並行不悖，成為與源語發言人一樣令人矚目的明星。 根據 AIIC （國際會議口譯員協會）的規定，同聲傳譯譯員只要翻譯出演講者內容的 80 %就已經算是合格了（同聲傳譯譯員翻譯出演講內容的 90 %、 100 %當然也有可能），因為很多人平時說話非常快，演講時又只顧及自己的演講內容或帶各地的口音，同聲傳譯譯員只好調動自己的一切知識儲備和經驗來全力以赴。那些有意放慢速度照顧同聲傳譯譯員的演講者畢竟不是太多，這就對從業者的素質提出了極高的要求。

2. google翻譯網站的原理是什麼

很簡單，自己開發一項技術就可以了，這對於谷歌來說，不是什麼難事

3. 誰能解釋一下在線翻譯器的工作原理

就是把你輸入的內容通過腳本翻譯過來

4. 英語翻譯軟體的原理

機器翻譯基本工作原理和基本分類

機器翻譯（Machine Translation，MT）是建立在多學科基礎上的綜合學科，現代理論語言學的發展，計算機科學的進步，信息學和概率統計學的應用，對機器翻譯的發展和演變產生了重要影響。機器翻譯的基本思想是利用計算機對自然語言進行翻譯，而各種機器翻譯系統採用的技術和理念不盡相同；面對各種各樣的機器翻譯系統，文獻上有各種分類方式。本文根據所應用的基本工作原理對機器翻譯系統分類作一綜述。
1. 基本類型的機器翻譯系統：現有的機器翻譯系統按照其基本工作原理，可以分為基於規則的（Rule-Based）機器翻譯，基於實例的（Example-Based）機器翻譯和統計型的（Statistical）機器翻譯這三種基本類型。
1.1. 基於規則的機器翻譯系統（Rule-Based Machine Translation, RBMT）：其基本工作原理基於一個假設，即語言無限的句子可以由有限的規則推導出來。基於這個假設的機器翻譯方法又可以分為三類：直接翻譯法（Direct Translation），中間語言法（Interlingual Approach），和轉換法（Transfer Approach）。它們都需要用到大規模的雙語詞典，需要用到源語言推導規則，語言轉換規則和目標語言生成規則；其不同點在於對語言進行的分析深度不同。如直譯法幾乎不需要進行語言分析，中間語言法和轉換法需要對源語言和目標語言進行某種程度的語言分析。
1.1.1直接翻譯法（Direct Translation）：這種翻譯方法直接對源文字中的字詞進行逐個翻譯，譯後文字順序按照原文順序進行排列。這是基於規則的機器翻譯的最早的工作方法。這種譯法簡單、直觀，其弊端也是明顯的：由這種方法得到的翻譯結果質量很不令人滿意。人們已經逐漸不再使用這種直接翻譯法。
1.1.2中間語言法（Interlingual Approach）：這種翻譯方法對源語言文字進行透徹的語言分析，將其轉化為一種中間語言表達形式，進而由這種中間語言（Interlingua）進一步生成和輸出符合目標語言語法規則的文字。這種中間語言是一種非自然語言，即不是任何國家地區人們使用的語言；而且它是一種沒有歧義的表達方式。此外，中間語言不是唯一的，不同的系統採用不同的中間語言。任意一種語言經由中間語言譯為其它任意一種語言，理論上這種中間語言法是最有效率的一種翻譯方式。假定世界上總共有n種自然語言，使用中間語言法，只需2n個模塊就可以解決所有自然語言之間的互譯問題。不使用中間語言，這些語言間的互譯則需要n(n-1)個模塊。當n大於3時，2n小於n(n-1)。我們知道，世界上的自然語言種類遠大於3，因此2n個模塊的數量遠小於n(n-1)個模塊的數量。
1.1.3 轉換法（Transfer Approach）：這種翻譯方法先對源語言文字進行一定程度的語言分析，去除語法的因素，生成源語言的中間表達方式，然後經由轉換，生成目標語言的中間表達方式，再由目標語言的中間表達方式生成和輸出符合目標語言語法規則的文字。目前來說，轉換法的語言分析和實現方法在三種方法中最為復雜，得到的翻譯質量在三種方法中也是最好的，是目前商業上最常使用的翻譯方法，在商業上最為成功。
在許多基於規則的機器翻譯系統中，由語言學家輔助編寫一系列關於源語言和目標語言的語法規則，以及將源語言數據轉換為目標語言數據的轉換規則。然而使用全人工來製作這些規則非常昂貴、費時，而且易於出錯。一個解決方法便是將以往的歷史翻譯結果作為資源庫，其中的源語言文字和它對應的目標語言譯文作為例子，從中嘗試提取出恰當的規則。方法之一是對源文字和目標語言譯文作人工標記以示關聯。Sato言和Nagao[1]研發出一個系統，用「平面依賴關系樹」來表示源語言文字和目標語言文字。這種關系樹型數據結構是計算機高效識別的一種形式。通常用兩個層次代表源語言和目標語言之間的關聯：第一層次依賴於文字的表面形式（如字、詞順序），用於源語言的分析和目標語言的生成；第二層次依賴於字詞間的語義關聯，用於從源語言向目標語言的轉換。這種機器翻譯系統在基於規則的機器翻譯基礎上，利用了實例庫的優勢。
隨著大量歷史翻譯結果的積累，出現了基於實例的機器翻譯系統，人們將這些已經完成的翻譯結果作為資源庫，利用到機器翻譯中來。
1.2. 基於實例的機器翻譯（Example-Based Machine Translation，EBMT）：其基本工作原理是基於類比（Analogy）的原則，從實例庫中匹配出與源文字片段最相似的文字片段，取出實例文字片段對應的目標語言翻譯結果，進行適當的改造，最終得出完整的翻譯結果。基於實例的機器翻譯其核心思想最早由MakonNagao 提出，他提出：人們在翻譯簡單句子時並不作深層語言分析，而是翻譯。首先把源句子分解成若乾片段，然後將這些片段譯為目標語言，每個片段的翻譯都是通過與例句做匹配以類比的原則得到的，最後將這些譯後句子組合成一個長句子。
1.2.1. 實例庫的構成：實例庫也稱為語料庫（Corpus），由已經完成的翻譯結果構成。這些現成的翻譯結果也稱為語料，包括人工翻譯的結果和經過人工編輯的機器翻譯結果。語料庫由雙語對構成，包括源語言文字片段和目標語言譯文文字片段兩部分。這些翻譯結果要先經過拆分和對齊處理，才可以成為語料庫中的可用語料。因此語料庫也稱為平行雙語語料庫（Parallel的 Corpus）。拆分和對齊目前有多種形式，如句子水平的對齊和短語水平的對齊。對齊的文字片段大小的選擇，會直接影響匹配的效率和翻譯結果。
1.2.2. 語料拆分的碎片化問題：Nirenburg等（1993）指出，在基於實例的機器翻譯系統（EBMT） 中，實例語料存在一個文字片段長度和相似度之間的一個矛盾。文字片段越長，越不易得到一個相似度高的匹配；文字片段越短，越可能得到一個大致匹配，但是得到低質量翻譯結果的風險也越大。比如由段落劃分邊界產生的重疊問題以及不恰當的劃分導致的翻譯質量下降。直觀上似乎是選擇以句子為單位劃分得到的語料對比較好，有諸多優勢如：句子的邊界劃分清楚，一些簡單句子的結構清晰。然而在實際應用中，以句子為單位並不是最恰當的方式。實踐證明匹配和重組過程需要使用更加短小的片段。（當然，這些研究結果是以歐美語系語言之間的翻譯研究結果為基礎的。）
1.2.3. 實例庫定製：實例語料的的范圍和質量影響著基於實例的機器翻譯系統（EBMT）的翻譯質量水平。在某特定領域獲取高質量語料可以大大提高機器翻譯在此領域的翻譯質量，稱為語料（實例）庫的定製。
1.3. 統計型機器翻譯系統(Statistical MT)：IBM公司的Brown在1990年首先將統計模型用於法-英機器翻譯。其基本思想是：把機器翻譯問題看成是一個雜訊信道問題，然後用信道模型來進行解碼。翻譯過程被看作是一個解碼的過程，進而變成尋求最優翻譯結果的過程。基於這種思想的機器翻譯重點是定義最合適的語言概率模型和翻譯概率模型，然後對語言模型和翻譯模型的概率參數進行估計。語言模型的參數估計需要大量的單語語料，翻譯模型的參數估計需要大量平行雙語語料。統計機器翻譯的質量很大程度上取決於語言模型和翻譯模型的性能，此外，要找到最優的譯文，還需要有好的搜索演算法。簡單說，統計機器翻譯首先建立統計模型，然後使用實例庫中的實例對統計模型進行訓練，得到需要的語言模型和翻譯模型用於翻譯。
統計型機器翻譯，除了基於雜訊信道理論的系統以外，還有基於最大熵方法的系統。博格（A.L.Berger）在1996年 提出自然語言處理中「最大熵方法」（Maximum Entropy Approach）。德國人奧赫 （Franz Joseph Och）等發現， 把IBM公司的統計機器翻譯基本方程式中的翻譯模型轉變為反向翻譯模型，總體的翻譯正確率並沒有降低，由此，他們提出基於最大熵方法的機器翻譯模型。
統計型機器翻譯取得了一定的成績，然而純統計設計卻不能解決所有困難。統計型的方法不考慮語言的語義、語法因素，單純用數學的方法來處理語言問題，有著巨大的局限性。於是人們開始探索基於統計方法和其它翻譯方法的聯合應用。如統計的和基於實例的機器翻譯系統，統計的和基於規則的機器翻譯系統，等等。
2. 綜合類型的機器翻譯系統：
以上三個基本機器翻譯系統各有優勢和長處，同時又不可避免的具有某種缺陷和局限性。如基於規則的機器翻譯系統（RBMT）可以准確的描述語言學特徵和規律，然而制定適用和完備的語言規則卻不是一件容易的事；基於實例的機器翻譯系統（EBMT）可以充分利用已有的翻譯結果，但是實例庫的維護需要大量的人工和費用；統計型的機器翻譯（Statistical以MT）可以緩解知識獲取的瓶頸問題，但是純數學的方法難於完全解決語言中的復雜問題。為進一步提高機器翻譯系統的翻譯水平，人們綜合以上幾個基本類型的優勢，又發明了混合型機器翻譯系統（Hybrid器MT），多引擎機器翻譯系統（Multi-Engine MT）和提出了基於知識的機器翻譯系統（Knowledge-Based MT）的理論。
2.1 混合型機器翻譯系統（Hybrid MT）：翻譯過程使用兩種或以上機器翻譯原理。比如：基於規則的機器翻譯方法的核心是構造完備的、適應性較強的規則系統。如何得到完備和適應性強的規則系統成為研究焦點。使用傳統的方法，語法規則庫的建立需要大量的人力、物力，大量的語言語法規則之間往往存在著不可避免的沖突，規則的完備性和適應性不能得到保證。隨著人們翻譯工作的進行，生成大量已完成的翻譯結果，形成大量語料。人們想到了使用統計方法從現有語料中自動提取我們需要的語言語法信息。從實例中抽取語言轉換規則，將基於實例的機器翻譯作為研究技術來建立語言規則基礎，而不是單純用來進行類比翻譯。通過一個歸納的過程，從大量例句中提出抽象的規則 。這樣傳統的基於規則的機器翻譯方法發展成為以規則為基礎，語料庫為輔助的機器翻譯方法。這種翻譯模型可以稱之為混合型機器翻譯系統（Hybrid MT）。
2.2 多引擎機器翻譯系統（Multi-Engine MT）：這種機器翻譯系統的基本思想是幾架機器翻譯引擎同時進行並行翻譯，並行翻譯的這幾架翻譯引擎分別基於不同的工作原理，給出多個翻譯結果，然後通過某種機制或演算法篩選並生成最優翻譯結果進行輸出。多引擎機器翻譯系統的一種工作方式如：接收到源文字後，先將文字轉化為若干文字片段，由多個機器翻譯引擎進行並行翻譯，型各個文字片段均得到多個翻譯結果， 通過某種機制選擇最優的翻譯片段組成最優組合，最後輸出最優的翻譯結果。或者是接收到源文字後，由多個機器翻譯引擎進行並行翻譯，得到多個翻譯結果，然後對各個翻譯結果進行字詞的比較，通過某種假設檢驗和演算法，選擇適當的字詞翻譯組成最優翻譯結果輸出。
2.3. 基於知識的機器翻譯系統（Knowledge-Based MT）：在機器翻譯研究中，人們越來越發現在翻譯過程中正確的理解、領會源語言的重要性。語言有著其復雜性。其中語言的模糊性是各種機器翻譯系統所面對的最頑固的難題。語言的模糊性指語言文字同一表層結構對應著兩種或兩種以上的深層結構，簡單說就是一種形式對應著兩種或兩種以上的解釋，必須通過上下文內容的提示和綜合知識背景、常識才可能做出正確的詮釋。受人工智慧，知識工程的發展影響，人們開始強調對源語言更為徹底的理解，提出不僅需要進行深層語言分析，還需要進行世界知識的積累和處理，建立知識庫，以助於理解語言。通過對世界知識的了解，解決機器翻譯中遇到的語言模糊問題。為了從根本上徹底的解決機器翻譯所面對的語言的模糊性問題，人們提出了基於知識的機器翻譯系統。
2.3.1 基於語義網的機器翻譯（Semantic Web based Machine Translation, SWMT）：是基於知識的機器翻譯系統的一種實現方式。語義網（Semantic Web），指通過某種技術，將現有網路上的知識內容轉化為機器可以辨識的內容，成為機器翻譯的「世界知識庫」。這些理論基於Tim Berners-Lee提出的觀點「知識一旦經定義和形式化後，便可以通過任意方式訪問」。萬維網最初的設計是希望它簡單，去中心化並且盡可能的易於互動。網路的發展證明它是一個巨大的成功。然而，網路上面的信息都是面向人類大腦的。為了讓計算機也能夠接受和利用這些信息資源，在新的世紀一種擴展和補充性質的技術出現了,分稱為W3C，Semantic Web3 （三維語義網）。三維語義網路的基礎技術是數據格式的「資源描述構架」（ 『Resource Description Framework』，RDF）, 它定義了一種結構，用一種自然的方式來描述計算機處理的巨大量的數據[8]。目前人們已經 在嘗試將現有的機器翻譯系統整合入語義網，以充分利用世界知識/專家知識, 提高機器翻譯質量。
3．語音翻譯（Speech Translation）：語音翻譯是與文字翻譯相對應的一種機器翻譯分類，與前面的分類有著不同。但是有著廣泛的應用，如日常交談、電話通話、會議講話等對語音交流內容的自動翻譯，在實際應用中非常重要。語音翻譯在翻譯之前增加了一個語言識別（SpeechB Recognition）過程，形成正確的文字內容輸入，並且在翻譯過程完成後增加了一個語音合成（Speech Synthesis）過程，
形成一個正確的語音內容輸出。其中語音識別技術和語音合成技術都有著專門研究，這里不再贅述。

作者姓名：洪潔
工作單位：傳神語聯網網路科技股份有限公司 多語工程中心
作者姓名：洪雷
工作單位：中國科學院大學 外語系

5. 百度翻譯的原理是什麼

網路翻譯是一項免費的在線翻譯服務，支持中英文之間的文本和網頁翻譯功能，輸入想要翻譯的文本或者網頁地址，即可獲得翻譯結果。這項服務的基本原理是機器自動從>大量語料中學習並自動生成翻譯結果，即翻譯結果是沒有經過任何人工整理與編輯的。

6. 機器軟體進行中英文翻譯的原理是什麼

向詞典一樣 輸入海量的詞跟意思 所以輸中文的時候 就有對應的翻譯了 但因為都是詞典 所以才會出現語句語病 要交作文 或者別的文書 還要自己修改

7. 同聲翻譯器的原理是什麼

同聲翻譯器的原理是一個翻譯在後台實時翻譯，通過電聲系統同步傳播，聽眾根據自身需求，選擇相應的頻道，所看到大會人員帶的翻譯器真的只是一個耳機，重要的是後台的翻譯人員。

會場或劇場中配備專門用來進行翻譯的電聲系統。譯員們將演講詞或台詞同步譯成不同語種，通過電聲系統傳送，席位上聽眾可自由選擇語種進行收聽。

(7)自動翻譯軟體原理是什麼擴展閱讀：

1、同聲傳譯的最大優點在於效率高，可以保證講話者作連貫發言，不影響或中斷講話者的思路，有利於聽眾對發言全文的通篇理解。

2、同聲傳譯是當今世界上在舉辦各類大型會議、論壇、峰會時經常採用的一種翻譯方式。目前，世界上 95% 的國際會議採用的都是同聲傳譯的方式。

3、特點是講者連續不斷地發言，而譯者是邊聽邊譯，原文與譯文翻譯的平均間隔時間是三至四秒，最多達到十多秒。譯者僅利用講者兩句之間稍歇的空隙完成翻譯工作，因此對譯員素質要求非常高。

8. 翻譯機都是什麼原理

翻譯機現在基本有2種模式，人工智慧和真人服務。人工智慧是大多數翻譯機在用的模式，如訊飛、准兒，他們通過在線翻譯、在線查詢海量的信息，提供准確的翻譯。
真人服務模式，是很少見的，傳神翻譯機是這一種，翻譯機通話模式採用電信方式，不因網路受損，能享受同傳交傳的極致服務。

9. 翻譯軟體原理和翻譯機原理，是一樣的嗎

語音翻譯機的工作原理

內置麥克風辨識使用者說話的語言及內容，並將語音轉換為文字，然後通過機器翻譯引擎進行文字對文字的翻譯，將原始語言轉化為目標語言。最後，將翻譯的內容進行語音合成並播放出來。

語音翻譯機對比翻譯軟體的優勢
1、硬體上能做到更優秀的拾音

語音翻譯機硬體方面採用四麥拾音降噪技術，幫助更好地識別人聲，音頻設計上則講究立體的環境拾音效果，也就是更逼近真實的人耳效果。相對手機APP拾音更優秀，這就解決了聽得清，聽得明白的問題。

相比較手機的音頻設計上，因為要照顧到通話特性，所以一般要講究抑制遠場而增益近場，所以絕大多數安裝在手機里的翻譯軟體之所以在實際使用中表現欠佳，一般來說都是折在了第一步----聽得清聽得明白上。
2、翻譯更精準

通過神經網路學習及AI演算法，完成更准確的語意翻譯，再加上完備的語言資料庫，使翻譯更加准確。

語音翻譯機採用的是科大訊飛的神經網路演算法，神經網路演算法的最大的優勢在於越用越准，還有學習功能。而手機APP則用的是統演算法。不斷完備的雲端語言庫，加上阿里雲和谷歌雲的語言庫不斷優化加持，讓翻譯更准確，溝通更高效。
3、無需聯網也能翻譯

使用手機翻譯軟體大多需要聯網，而國內的手機卡在國外使用會造成十分高昂的流量和漫遊費用。使用語音翻譯機沒有網路也能輕松翻譯，幫你省錢而且使用更便捷。

基於規則的翻譯，翻譯知識來自人類專家。找人類語言學家來寫規則，這一個詞翻譯成另外一個詞。這個成分翻譯成另外一個成分，在句子中的出現在什麼位置，都用規則表示出來。這種方法的優點是直接用語言學專家知識，准確率非常高。缺點是什麼呢？它的成本很高，比如說要開發中文和英文的翻譯系統，需要找同時會中文和英文的語言學家。要開發另外一種語言的翻譯系統，就要再找懂另外一種語言的語言學家。因此，基於規則的系統開發周期很長，成本很高。

此外，還面臨規則沖突的問題。隨著規則數量的增多，規則之間互相制約和影響。有時為了解決一個問題而寫的一個規則，可能會引起其他句子的翻譯，帶來一系列問題。而為了解決這一系列問題，不得不引入更多的規則，形成惡性循環。

10. 中英文翻譯機器軟體的原理

機器翻譯是一門新興的學科。五十年代起,美國、蘇聯等國家的一些科學家才對機器翻譯開始進行初步的研究和探索,直到七十年代起,機器翻譯的研究工作刁『開始有新的進展。目前,世界_L已有十多個國家的七十多個機器翻譯的研究單位發表過機器翻譯的正式報告。