神经网络机器翻译技术背景下机器翻译效果对比及其发展困境

摘要

神经网络机器翻译技术模拟人脑神经系统,以深度学习技术为基础,将整个句子作为翻译的基本单元,使得机器翻译的准确率大大提升.谷歌、百度、腾讯三家公司推出的翻译软件都采用了神经网络翻译技术,通过比较可知三者的长句翻译能力突出,译文风格各具特色,但在语言方面都仍面临困境.首先,因语言差异导致的漏译误译;其次,因词义多义引起的选词障碍;第三,因语境因素带来的隐性含义的理解.本文认为只有不断完善深度学习的算法,建立纠错数据库,进行跨学科交流,才能进一步提升机器翻译质量.