机器翻译

自然语言处理研究组主要从事自然语言处理和机器翻译方面的研究工作，在中文自然语言处理和机器翻译研究领域取得了多项有影响的研究成果。近十年来，研究组在统计机器翻译研究和应用方面取得了较大的进展。在本领域最有影响的国际期刊（CL）和学术会议（ACL，EMNLP，COLING）上发表相关论文50余篇，申请技术发明专利18项，在国际机器翻译评测中名列前茅

有知情人士透露，国内最大的众包翻译平台——365翻译已被阿里巴巴收入囊中。记者登陆365翻译网站发现，用户如需继续使用服务，需要重新签署《365翻译服务协议》，而协议主体内赫然出现了阿里巴巴(中国)网络技术有限公司，该协议发布/更新日期是2015年7月31日，这意味着这笔收购在本月前已经悄然完成。 虽然阿里巴巴并未对外公布详细信息，但种种迹象表明，此次收购应该早已预谋已久

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。 这些数值用于内部目的，应忽略

Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。 本文属于机器翻译版本

随着机器学习和 AI 技术的发展，机器翻译得到了快速的发展，在很多的场景下，我们都可以看到机器语音翻译的应用。在现阶段，语音翻译系统在实现翻译时大致需要三个步骤： 3、将文本再生成翻译后的语音（TTS） 不过，Google AI 最新的论文显示，Google 正尝试将这三步中的文本翻译去掉——日前，Google AI 官方博客提出了一个实验性质的新系统 “Translatotron”，这一系统可实现使用序列到序列模型的直接语音翻译，是首个能够直接将一种语言的语音内容直接翻译成另一种语言的语音版本，而中间不需要文本转化的端到端模型。得益于此，Translatotron 可以实现更快的翻译速度，还能降低机器转译出现的错误

以下步骤说明了如何使用 Citrix Files for Windows 下载和查看文件。 本内容的正式版本为英文版。部分 Cloud Software Group 文档内容采用了机器翻译，仅供您参考

遇到项目量大，时间紧，预算低的情况下，该如何解决呢？ 这种情况可以选择MTPE。很多人对于MTPE还不了解，下面给大家介绍一下。 通俗定义：机器翻译+人工修改

Blink 是一款可用于锻炼眼球的应用，类似于义务教育阶段做过的眼保健操。Blink 实现非常有趣，其利用了 Face ID 提供的 TrueDepth 来追踪人眼运动，你只需要配合提示，即可完成训练动作。训练时，你不需要时刻盯着屏幕，Blink 会使用 Taptic Engine 震动来提示你

机器翻译是很多翻译公司的常用翻译辅助方法，但是往往翻译会出现一些规律性错误，需要相关公司进行归纳总结和科学分类之后一一的改进，一般来说在机器翻译时需要与人工翻译相结合，如果单纯使用机器翻译，会有明显的机械性特征，那么机械翻译是如何优化来辅助人工翻译的呢？ 机器翻译如果想要对人工翻译进行辅助，就需要将理论和实践进行充分的融合，比如以英译汉为例，需要根据原始的英文材料进行对比分析，重点对语音和词汇方面进行统筹规划，现在对翻译水平要求越来越高，所以在句法方面也要做到工整对仗，总体来说想要改变机械性的翻译，就需要找出各类的错误找出规律性的存在，但是这项工作并不简单，而且需要长期的跟踪处理，一般的智能性的系统不能够独立完成纠错工作。 客观上由于网络处于迅速发展阶段机器翻译有待优化;主观上翻译本来不是简单的一对一关系由于各个语言系统本身的不同还有不同民族不同的历史文化背景、社会习惯形成不同的社会约定。虽然无法全面深刻揭示错误背后的原因但力求对错误的产生给出一定的解释和分析

设一个x 1.有没有可能超越人类大脑我觉得这个很难说。人工智能相对于人类的优势是对信息能够很好的共享和存储，这对于人工智能的快速发展是非常有利的，而人类却不能对知识进行无障碍的共享，并且储存相对来说也有限，但是如果人类能够制造出帮助人类自己解决这个障碍的工具的话，人工智能能不能超越人类的情况就很难说。 2.最有可能实现的是各种机器人