凌锌燕 罗 淦

（江西科技师范大学，江西南昌 330038）

1 引言

机器翻译作为翻译领域的人工智能，从基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译发展到如今的神经网络机器翻译，已成为应用于翻译领域的主流技术。随着计算机计算能力的提升、多语言信息的爆发式增长、各大互联网巨头推出的翻译API，使得机器翻译技术逐渐走出象牙塔，开始为普通用户提供实时便捷的翻译服务。百度翻译软件在海量翻译知识获取、翻译模型、多语种翻译技术等方面取得重大突破，实时准确地响应互联网海量、复杂的翻译请求。百度翻译所研发的深度学习与多种主流翻译模型相融合的在线翻译系统以及基于“枢轴语言”等技术，处于业内领先水平，在国际上获得了广泛认可。

2 人机翻译模式的实施路径

2.1 百度英汉互译效果的案例分析

笔者在此选取两组英汉语言的句子和语篇材料，利用百度翻译进行在线英汉互译。通过下方翻译结果可以看出，首先，采用神经网络机器翻译技术的百度翻译的翻译结果存在一些问题，同人工翻译相比有待提高。第一个问题是漏译，下表中笔者认为源语有些词没有被翻译出来，甚至有的时候输入一个长句子有逗号分隔，有几个子句都没有翻译出来。另个一问题是语篇翻译。当前的机器翻译是单句对照级翻译，不考虑上下文，这就导致译文显得生硬不连贯。但同传统机器翻译结果比较，百度翻译契合受众群体，句子及篇章翻译符合汉语语法规则、表达习惯和汉语受众的认知习惯；……