李佳钰

摘要：在机器学习和自然语言处理技术支撑下，机器翻译取得了飞速发展。但机器翻译依然面临语义分析这一难题，本文旨在通过分析机器翻译的错误译文，总结语义分析难题在日译汉翻译中的体现。

关键词：机器翻译;难题;语义分析;日译汉

一、引言

基于计算机技术、自然语言处理技术和机器学习算法的不断发展，机器翻译不断革新，取得了巨大的成果。[1]随着跨语言、跨文化交流的扩大和深化，机器翻译正逐渐成为实现沟通交流、跨越语言障碍的重要手段，有效降低了沟通成本，在教育、社交、商业贸易、文化交流等领域内都有广阔的应用空间。

当前的机器翻译方法无论是基于规则的机器翻译方法、基于统计模型的机器翻译方法、还是基于神经网络的机器翻译方法，依然面临语义分析这一绕不开的难题，本文以心境小说《在城崎》的原文和百度翻译的错误译文为例，分析语义分析难题在日译汉翻译中的具体体现。

二、机器翻译方法和语义分析难题

当前的机器翻译方法，大致有基于规则的机器翻译方法、基于统计模型的机器翻译方法、基于神经网络的机器翻译方法。基于规则的机器翻译方法着重语言学知识，通过深层次语言学分析得出翻译规则，是较传统的翻译方法;基于统计模型的机器翻译方法将平行语料作为翻译知识的来源，通过大量分析平行语料库的内容，类比得出新内容最合适的翻译方式;人工神经网络本质上是受到大脑神经网络的启发而建立的数学模型。……