关昊 马红军

关键词：科技类文本;机器翻译;机器翻译软件

一、绪论

随着人类文明的进步和经济全球化，跨语言交流越来越重要。为了尽可能达到无障碍沟通交流这一目标，机器翻译成为人们探索研究的新领域。近年来，人工智能和深度学习技术迅速发展，许多公司引入神经网络技术，基于神经网络的机器翻译（Neural Machine Translation）得以发展，这使得翻译的灵活性加强。但是，目前用于翻译的人工智能技术仍不成熟，机器翻译的译文质量还有待加强。

（一）机器翻译发展现状

机器翻译（Machine Translation），指“利用机器（计算机）翻译系统，把人类语言翻译的法则，转变成电脑的运算法则，使得电脑根据运算法则，将输入的源语言（Source language）翻译成所需要的目标语言（Target language）”（冯志伟，2004）。1954年，美国乔治敦大学在IBM公司协助下，用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译实验，向公众和科学界展示了机器翻译的可行性，拉开了机器翻译研究的序幕。中国自1956年也开始了机器翻译的研究。2013年以来，随着深度学习技术取得较大进步，基于人工神经网络的机器翻译系统逐渐替代了过去基于规则和基于语料库的机器翻译系统。神经机器翻译系统改进了以往机器翻译系统的不足，由此产生的译文更顺畅、自然、准确（崔林艳，虞金芳，2019）。

（二）科技类文本特征

科技类文本既具有普通英语的特征，也具有自身特征。第一，科技类文本有其严谨性。在相关领域的科技成果或进行英语表达的过程中，需要严格按照科技领域的基本表达要求进行准确表达。……