❶ 怎麼把英文軟體翻譯成中文界面
如果支持中文，則一般情況都可以在（option）選項
中設置(language)語言
選擇cn-zh
中文，或者
simplified
chinese
簡體中文，重啟軟體即可
如果是瀏覽器瀏覽的網頁為英文，則可以利用谷歌的整頁翻頁技術來翻譯整個網頁。
希望能幫到你
❷ 怎麼才能把軟體里的英文翻譯成中文
據我所知似乎沒有這樣的軟體，當然你可以在使用軟體時把不會的單詞查一查字典，也可以上網搜尋一下這個軟體有沒有漢化版或漢化包可以安裝。其實大多數軟體的英文都比較簡單，常用功能項也很容易猜出時什麼用法。
❸ 如何將英文軟體翻譯成中文使用！
用漢化軟體
所謂漢化軟體就是如果軟體程序本身為英文、日文、簡體字等等的外國語系，但因為不是每個人都看的懂英文，都看的懂日文，在語言的使用上就有很多的差別，所以使得國人在使用或學習該軟體時，特別是一些計算機的初學者，一看到是英文軟體，那更是不想去學習，在使用上非常不方便也非常的懼怕。於是國內就有很多熱心的網友，將這些外國語系的軟體翻譯成為中文語系，並且製作成升級 (PATCH) 檔的方式，散布給網友使用。
現在的漢化軟體和漢化補丁是越來越多了，你肯定也想自己漢化一些軟體試試吧。肯定你又會以為這是很麻煩或者很難的事情，只有高手才會做，其實並不是這樣，你也完全可以自己漢化一些軟體，有些方法還是很簡單的，不需要設計到編程的知識。不相信，不相信就聽我下面給你介紹三種方法，保證你看完後，你也能漢化一些平常見的軟體了。（哎，我把胸口都拍痛了）
第一種方法：
直接修改源二進制的代碼，不要緊張，也不要被嚇倒，很簡單的。這里需要用到一個二進制代碼查看器，如果你沒有，我推薦你用一個名字為Ultra Edit的編輯器，相信你已經用過這個編輯器，（沒有用過？沒有用過也不要緊，往下看！）這個軟體比Windows自帶的記事本的功能強大許多，用法上倒沒有什麼復雜的地方，至於具體好在哪裡，我就不說了，呵呵，可以自己看看專門介紹它的軟體。比如說，我們要漢化一個英文軟體，就比如漢化Turbo C吧，把菜單中的「File」漢化成中文的「文件」。用此編輯器打開TC的可執行文件tc.exe，當然啦，在做這之前，你要先備份好你要操作的文件，免得到時候沒有漢化成功，倒弄壞了文件，回不來了。打開以後，就可以看到它的原二進制代碼文件。這時候，你選擇查找功能。從二進制中查找到「file」，找倒後，將它修改成「文件」，然後關閉，執行這個文件，看看是不是已經漢化了。當然，這次你找到的不一定就是你要漢化的菜單，不一定會成功。這就需要反復實驗了。
這類方法比較累，並且也不一定準確。這種方法現在也基本沒有人使用了。
第二種方法：
這種方法是比較簡單的一種，但這種方法只能適用於帶有語言選擇的軟體，這樣的軟體不是很多，只能是偶爾逮著一個，方法很簡單，找到它的語言選擇文件夾，裡面會有各個語言的選擇文件，比如FlashGet的language目錄下面有三十幾個國家的語言版本。這裡面已經有中國的了，假如你想新建一個的話，則也可以用記事本按照它的格式建立一個語言版本。提供給大家的一個思路就是將它的原語言版本復制一個後，用記事本打開，然後按照它的格式修改，將它的內容換成你的內容，注意要一行一行地換，如果你把兩行弄到一行去了，這就可能會產生錯誤了。換完後，你也就已經漢化了這個軟體了。
這種方法用途不是很大，一般的多語言版本的程序都有中文的語言版本，不需要你的漢化了。
第三種方法：
好的方法當然留在最後講，這種方法是漢化者們經常用的一種，那就是修改文件的資源文件。我們知道，用VC和DEPHI編譯成的軟體都有資源文件。高手呢，就是打開VC，直接修改內核，而我們嘛，就不必掌握這些復雜的方法了，這里給大家介紹一個簡單的方法，用eXeScope軟體修改，特別的簡單。（沒有聽說過？那沒有關系，網路學院裡面有教程的）像這類的軟體還有很多，不過這個歷史比較長，使用也非常的簡單。就給大家介紹它了。比如我們要漢化OICQ，當然這本來就是中文版了，不需要漢化，沒有關系，這里只是給大家演示一下漢化的過程而已。（要詳細了解eXeScope，有專門的文章介紹）
啟動eXeScope，選擇文件菜單，再選擇打開，打開QQ的可執行文件。這時候左邊的資源欄目裡面就會出現該文件的全部資源，包括什麼頭部文件，導入的動態連接庫，以及它所用到的資源文件。而資源文件，就是我們漢化時要終點修改的內容。從資源中間選擇菜單（一般漢化就是漢化菜單和對話框）當菜單欄目展開以後，你可以看到右邊的欄目裡面有該菜單的全部內容了，這時候，只需要你自己改動就可以了，將各個菜單的名字都改成你所要的名字就可以了，比如說要是「File」，你講它改成「文件」就可以了。注意的是「&」這個符號，編過程序的人應該知道，這個是不能動的，如果你不知道意思，只要記住，這個符號的意義是：這個符號後面緊跟的字母是這個菜單的快捷鍵，就像記事本的菜單「文件(F)」那麼這個F就是快捷鍵，最好不要刪除掉。比如說有個菜單為：「&Edit」，那麼你換的時候，就不能把快捷鍵去掉，把它寫成「(&E)編輯」，就可以了。這是一個要注意的地方。
漢化還包括漢化對話框，同樣從左邊資源樹中點開對話框，從右邊就可以看到各個具體的標簽與空間的名稱了，只需要將各控制項顯示的文字改過來就可以了，按下F8鍵，就可以可視化地進行修改了。將修改後的文件保存就可以了（在編輯菜單中有「保存修改」項）。你運行一下你剛才修改過的文件，可以看到修改後的效果了。
❹ 翻譯英文的編程是如何實現的
(一) Visual Basic
它是以Basic語言作為其基本語言的一種可視化編程工具。在中國乃至全世界都曾看到過它的身影，它曾是在中國最為流行的編程工具，到現在還占據著非常重要的地位，對於它的好壞大家都有一定的了解，這里我們也說說：VB作為一種較早出現的開發程序以其容易學習，開發效率較高，具有完善的幫助系統等優點曾影響了好幾代編程人員，但是由於VB不具備跨平台這個特性，從而也決定了VB在未來的軟體開發中將會逐漸地退出其歷史舞台；它對組件技術的支持是基於COM和ActiveX,對於組件技術不斷完善發展的今天，它也顯出了它的落後性；同時VB在進行系統底層開發的時候也是相對復雜的，調用API函數需聲明，調用不方便，不能進行DDK編程，不可能深入Ring0編程，不能嵌套匯編；而且面向對象的特性差；網路功能和資料庫功能也沒有非常特出的表現，綜上所述，VB作為一種可視化的開發工具由於其本身的局限性，導致了它在未來軟體開發中逐步被其他工具所代替。
建議：對於編程入門人員，可以先藉助VB這個可視化環境大致了解可視化編程的特點，並且可開發與系統無關的綜合應用程序。
(二) PowerBuilder
是開發MIS系統和各類資料庫跨平台的首選，使用簡單，容易學習，容易掌握，在代碼執行效率上也有相當出色的表現。PB是一種真正的4GL語言（第四代語言），可隨意直接嵌套SQL語句返回值被賦值到語句的變數中，支持語句級游標，存儲過程和資料庫函數，是一種類似SQLJ的規范，數據訪問中具有無可比擬的靈活性。但是它在系統底層開發中犯了跟VB一樣的錯誤，調用API函數需聲明，調用不方便，不能進行DDK編程，不可能深入Ring0編程，不能嵌套匯編；在網路開發中提供了較多動態生成Web頁面的用戶對象和服務以及系統對象，非常適合編寫服務端動態Web應用，有利於商業邏輯的封裝；但是用於網路通訊的支持不足；靜態頁面定製支持有限，使得PB在網路方面的應用也不能非常廣泛。面向對象特向也不是太好。
建議：如是從事信息管理系統的開發或各類資料庫的跨平台開發都可以選用此工具，在開發速度上也可得到一定的保障。
(三) C++Builder/Delphi
它們都是基於VCL庫的可視化開發工具，它們在組件技術的支持、資料庫支持、系統底層開發支持、網路開發支持、面向對象特性等各方面都有相當不錯的表現，並且學習使用較為容易，充分提現了所見即所得的可視化開發方法，開發效率高。由於兩者都是Borland 公司的產品，自然繼承了該公司一貫以來的優良傳統：代碼執行效率高。但是，它們並不是毫無缺點，它們所作的最大不足之處就是他們的幫助系統在眾多的編程工具中是屬於比較差的。C++Builder 的VCL庫是基於Object pascal(面向對象pascal),使得C++Builder在程序的調試執行上都面向落後於其他編程工具。而Delphi則是它的語言不夠廣泛，開發系統軟體功能不足兩個比較大的缺點。
建議：C++Builder/Delphi 它們在功能具有非常相似的特點，都可以用來開發資料庫，網路、多媒體，但是C++的語法較為靈活使用也較為廣泛，而Delphi（Object Pascal）在靈活性上、功能性上以及使用人數上都不如C++。
(四) Visual C++
是基於MFC庫的可視化的開發工具，從總體上說它是一個功能強大但是不便使用的一種工具。它在網路開發和多媒體開發都具有不俗的表現，幫助系統也做得非常不錯（Microsoft 在細節方面的處理往往都讓人覺得親切），但是雖然是使用C++作為基本語言，但是它在面向對象特性上卻不夠好，主要是為了兼容C的程序，結果顧此失彼；在組件支持上也不太好，雖然說除了支持COM,ActiveX外還支持CORBA,但是沒有任何IDE支持，是所有C編譯器的功能, 需要CORBA中間件支持蛔畲蟮奈侍饈強?⑿?室膊桓摺?br>
建議：如果要使用VC一定要對它的MFC庫非常熟悉，不然是寫不好的程序的，而且要有一定的耐心，VC的入門比較難。不過掌握了它你可以在網路、系統底層、多媒體開發等領域自由馳騁。
(五) Java編程工具
目前比較出名的是Borland出的JBuilder和IBM出的Visual Age for Java,兩種工具都有一定數量的是用人群。JBuilder繼承了C++Builder/Delphi的特點，在可視化上做得非常不錯，使用簡便。由於Java本身語言的特點使得他們在網路開發中具有高人一等的表現，而且面向對象特性高，支持的組件技術也非常多，跨平台的特性也使得它在現在和未來的開發中占據越來越重要的地位。但是在系統底層開發和多媒體開發中卻表現得並不讓人那麼滿意，這個可能跟設計Java的意圖有關吧。
希望採納！！
❺ 怎樣把英文軟體翻譯成中文版
你是要把英語翻譯成中文？還是把英語版本的翻譯軟體轉成中文版的？
你是不是想說怎樣通過軟體把英文轉換成中文？
❻ 怎樣把手機軟體的英文翻譯成中文
如果你要翻譯句子或是文章，我勸你還是自己學英語，因為所有翻譯軟體都無法將語法加進句子里，如果句子里沒有語法，那就等於是Chinglish(Chinese English中式英語)。較普通的句子也許可以聽得懂，但復雜的句子就完全沒有辦法聽懂了。
❼ 有什麼辦法能把外國軟體裡面的英文翻譯成中文
軟體英翻中是個挺麻煩的事情，如果沒有源代碼，就要破解軟體，然後對軟體中的文本資源進行分析、翻譯，最後覆蓋資源或底層修改軟體、補充資源。有一款用於可執行文件資源編輯的軟體叫PE explorer，您可以自學一下。
目前軟體工程的標准方法是：逐項截屏寫翻譯說明書。第一種方法如果您只是自用還可以學習一下，如果是商業用途，還會涉及侵權風險的。
❽ 翻譯軟體是怎麼把中文翻譯成英文的，用了什麼公式
目前很多翻譯軟體都支持的，我一般使用的是谷歌翻譯、網路翻譯，詞典的話用有道比較多，而且它們都是免費的嘛。但是如果是大文檔，一句句粘貼翻譯就會很麻煩了，而且如果對譯後文檔有要求的話，比如說保留原格式，可以試試qtrans文檔快翻，不過這個是付費軟體，千字元1元，按需選擇吧。希望對你有所幫助~
❾ 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
❿ 能夠直接翻譯軟體上的英文
google是目前相較於其他翻譯軟體都更加智能的一個翻譯軟體，在翻譯准確率上也比其他軟體要高，可以直接翻譯網上英文頁面