机器翻译与后编辑

机器翻译基本原理

靠人工来总结语言之间的转换。

例如：

原文： I went to Nanjing.

先分析其句法结构，为 S V O 结构，再分析其时态为过去时，然后使用词汇表将对应中文词汇填入中文句子结构中。

译文：我去了南京。

因为规则太多导致规则之间的冲突屡见不鲜，随着规则的增多，整体上系统的可维护性越来越差。

进入到统计时代后，逐步拜托了对于语言学家的依赖，机器可以自行构建词汇和句法的知识。

词汇的学习：

The apple is favored by my grandfather.

苹果是所喜欢我的爷爷

然后就通过语言模型来将 {苹果是所喜欢我的爷爷 }，调整为一个可能的句子。这里其实机器也不知道哪个是对的，软件只能把所有的组合全都试验一遍，然后把概率最大的组合输出为结果。

搭建若干层网络，给神经网络输入原文和译文，由神经网络自动学习。

神经网络基本原理。