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机器翻译的特点及其与人工翻译的关系

2020年4月

机器翻译的特点及其与人工翻译的关系本文关键词：机器翻译，翻译，关系

机器翻译的特点及其与人工翻译的关系本文简介：摘要：本文从机器翻译的发展出发，客观分析了机器翻译与人工翻译的优缺点，以此探讨应该用辩证和发展的眼光来看待机器翻译，学会利用科技来提高自身工作的效率与价值。关键词：机器翻译;人工翻译;人工智能;一、引言随着大数据、云计算和人工智能的发展,许多技术革新纷纷出现,人们的生活也随之变得更加

机器翻译的特点及其与人工翻译的关系本文内容：

摘要：本文从机器翻译的发展出发，客观分析了机器翻译与人工翻译的优缺点，以此探讨应该用辩证和发展的眼光来看待机器翻译，学会利用科技来提高自身工作的效率与价值。

关键词：机器翻译; 人工翻译; 人工智能;

一、引言

随着大数据、云计算和人工智能的发展,许多技术革新纷纷出现,人们的生活也随之变得更加便捷。机器翻译便是备受瞩目的技术之一。它指的是能够将口头或书面文字从一种语言翻译成另一种语言的自动化技术,全程无需人工参与。随着互联网为人们开辟了更广泛的多语言世界,这种语言服务变得非常宝贵。

二、机器翻译的发展

在过去几年中,机器翻译的研究和开发速度惊人。早在2016年,谷歌推出了神经机器翻译系统,同时使用基于短语的机器翻译作为其服务背后的关键算法,以弥合人机翻译之间的差距。后来,微软通过WMT2017Newstest证明其机器翻译系统已经可以产出与人工翻译几乎无法区分的译文。在中国,网易、搜狗和科大讯飞等互联网巨头也加入了竞争,积极发布人工智能翻译设备,以卸下人工翻译的沉重负担。

然而,机器翻译的发展并非一帆风顺。近日,腾讯的同声传译和转录机在博鳌论坛上译出了重复的短语和破碎的句子,引起了全世界对于AI翻译是否能够取代人工翻译的广泛关注和激烈辩论。在谈到人工智能是否能取代人类的问题时,我们应该记住,几乎所有技术都有其优点和缺点,机器

翻译也是如此。

三、机器翻译的原理分析

从机器翻译的性质上来讲,是以后自动依托于计算机技术和信息技术而存在的翻译方法,从其翻译原理发挥作用的类别上来讲,机器翻译的方法包括了直观性较强的直译法、通过衔接和转换实现的转换法以及通过中间语言的反馈达到翻译目的的中间语言法。对于这三种方法发挥作用的原理,都是通过对语言进行分析和研究,从而达到翻译的目的。在实际应用中,不同额翻译方法对于语言的解读层次和解读方法存在差异。关于直译法,其是一种比较直观且不需要对语言进行分析和研究的翻译方法,在翻译工作中属于一种层次比较基础的翻译方法。而后两种方法,需要在一定程度上对语言进行分析和研究,并在此基础上获得翻译的结果。

四、机器翻译的优势与缺陷

机器翻译速度快捷,方便实用,并且具有极高的成本效益。它可以在几秒钟内翻译大量文本。同时,机器翻译价格低廉,有数百个免费的用户友好型应用程序,只需按下手指,便可随时随地翻译文本、图像和语音。不仅如此,一个翻译

程序可以翻译数百种不同的语言。这是机器翻译的亮点,也是专业翻译人员无法实现的。

尽管如此,我们应该承认,机器翻译在具有速度快、成本低优势的同时,也存在一定的缺陷。

首先,机器翻译不具备文化敏感度。人类也许永远不能对机器进行编程使其理解和体验特定的文化。不同的文化拥有独特各异的语言系统,机器没有复杂性来理解或识别俚语、行话、双关语和习语,因此,其所产生的翻译可能并不符合文化的价值观和特定规范。这也是机器亟需克服的挑战之一。

其次,机器翻译无法将文字与语境义联系起来。在很多语言中,同一个单词可能会具有多个完全不相关的含义。在这种情况下,语境会对词义产生很大的影响,而对词义的理解又在很大程度上取决于从语境中读出的线索。只有人类才能将词语与语境结合起来,确定其真实含义,并创造性地对语言进行打磨,得出完整精确的译文。对机器翻译而言,这无疑是非常困难的。

第三,几乎所有的机器翻译都需要人工后期编辑。也许有一天,计算机将获得与人类相似的自然语言系统,但无论如何,后期编辑都是不可抛弃的。在机器完成翻译之后,必须有校对者对翻译进行最后的修改,以确保它使用了正确的语法,表达了可被理解的语义。

鉴于上面提到的缺点,关于机器是否会取代人工翻译的争论似乎是不必要的。在大多数情况下,这个问题的答案是否定的。虽然我们不能低估机器翻译的潜力,但我们需要明白,只要对译本的语言准确度有所要求,机器翻译就无法取代人类。相反,他们可以帮助人类完成各种庞大繁琐的任务。

五、机器翻译与人工翻译的关系探讨

作为两种不同类型的翻译方法,机器翻译和人工翻译之间有着非常密切的关系,主要体现在以下三个方面。

第一,机器翻译的实现是要以人工翻译作为基础的。从翻译效果上来说,机器翻译能够起到对于人工翻译进行润色和提升的效果。因为在机器翻译方法发挥作用的过程

中,其翻译系统所依托的功能点还在于双语对齐语料库。这一语料库中的信息,是基于人工翻译为基础的。双语的转换环节,也是以这一语料库为基础的。可见,在某种程度上来讲,机器翻译的效果和质量是受到以人工翻译为基础的语料库的质量和水平的影响的。另外,从语言文字的性质上来讲,其属于一种具有灵活性和发散性的内容,在翻译的过程中,必然要经历一个思考和再创造的过程,从这个维度上来讲,机器翻译是不具备这一人性化的思考和转化过程的,其对于文字的翻译,更显着的体现出机械性的特征,在转化过程和方式上更加直接。

第二,从翻译工作效率的角度上来说,机器翻译的高度集中性和统一性,决定了这种翻译方法在应用的过程中,其整体的翻译工作效率是高于人工翻译的方法的。且只要在包成基础词汇和语段的内容不出现误差的情况下,翻译工作的开展是具有较高的准确性保障的。这种在效率和准确性上能够实现的高度保障,是人工翻译方法无法达到的效果和程度。

第三,机器翻译的固定性较强。这一点主要是指,机器翻译的方法,其在使用范围上有一定的要求,一般适用于在整体的翻译标准和翻译要求上统一性比较高的翻译对象,且

能够持续完成批量的翻译任务。而对于人工翻译来讲,其主要的特点是翻译工作组织和实施的灵活程度会更高,能够实现根据具体的工作需要满足不同的翻译需求的目的。

且在复杂的翻译工作要求下,虽然个体的人工翻译方法在效率上会受到限制,但这种翻译方法可以利用人员组织中的灵活性特点,达到通过对于翻译团队的组织和优化,提升针对复杂翻译工作和要求的翻译效率,满足其细节性的翻译要求。这是机器翻译方法无法达到的一种效果。

从两者的关系角度上来看,机器翻译和人工翻译虽然在翻译工作的实施流程和其实施效果上有所差异。但两者在发挥作用的过程中,是存在着紧密的内在联系的。这也说明人工翻译和机器翻译在一定范围内是能够实现协同工作的,其在具体的工作效果上,也能够通过对组织形式的调整实现翻译效果的提升。

从这个角度上来讲,机器翻译对于人工翻译的取代并不是开展此项研究的目的,而如何更好的利用好两者之间的关系,为翻译工作的开展提供服务和指导,是关键的问题。

六、结语

我们真正应该谈论的是如何将两种不同类型的翻译服务——人工翻译和机器翻译有效结合。这两种翻译服务各有其优势,值得在行业中占有一席之地。我们可以看到,现在大多数翻译都会使用一定的辅助翻译软件。

也许在未来,最有效的翻译方式将是人机的结合,即计算机辅助下的人工翻译。翻译工作者面临的挑战将是掌握不断变化的潮流,并率先拥抱、采用新技术,同时提高自己的语言技能。

因此,我们应该用辩证和发展的眼光来看待机器翻译。人类无需畏惧科技,而应该学会利用技术来提升自身工作的效率与价值。请将新的技术看作最好的伙伴,而不是假想中的敌人,将它作为辅助工具,而不是替代品。

[1] Hacken P T, Quah C K.Translation and Technology[M]//Translation and technology. 2006.[2]杜壮.翻译的人少了,用的机器多了翻译业正在被人工智能颠覆[J].中国战略新兴产业,2018,177(23):36-38.[3] 姜倩,何刚强.

《翻译概论》(第八章)[M].上海:上海外语教育出版社,2016.

[4]沈春泽.人工智能真的可以取代同传翻译吗?[J].大数据时代,2018,20(11):34-41.

靳文璐.机器翻译可以取代人工翻译吗？[J].智库时代,2019(40):282+284.

机器在线翻译与人工翻译的比较

现如今大家各个国家的人群交流的越来越多，以至于语言自然而然的要学习的更多，如果机器翻译也就是“一点翻译”与人工翻译摆在一起，大家都知道选择人工翻译，因为人工翻译准确性高并且是根据文章上下文进行翻译的，那机翻真的没有优点了么，错，机翻的优点有很多，比如单词准确性高，面对偏僻的词汇也是可以翻译的，翻译语句的时候虽然不是很精准，但是对于了解语言的我们来说也可以根据翻译进行大致的了解，话不多说，简单的来介绍一下如何在线翻译吧。 步骤一：我们要先在电脑上准备好需要进行翻译的文件，最好是将其添加至桌面上，或路径不复杂的文件框内，同时还需要借助电脑浏览器搜索一点翻译，进入相关的界面。 步骤二：通过搜索可以看到“一点翻译“在百度里面的页面，进入在线翻译的界面后，我们就可以在页面的中心位置通过上传文档按钮进入文档翻译的选项页面了。

步骤三：进入文档翻译的选项页面后，我们可以先对上传文档按钮上方的一些选项进行修改（也就是下图里面的选项）这样可以帮助我们更好的实现翻译。 步骤四：上面的选项修改好后，我们就可以开始将准备好的文件添加进来了，可通过点击上传文档按钮或者是拖拽的方式将文件添加进来。

步骤五：文件添加进来后，可再次去翻译的自定义选项是否修改好，若确定修改好后，就可以通过开始翻译按钮，对PDF文件进行翻译了。 步骤六：翻译的时间根据翻译的文件的大小来定制，耐心等待文件翻译结束后，我们可以通过预览按钮对翻译后的文件进行预览，也可以直接将翻译后的文件下载到电脑上进行保存。

在线翻译与人工翻译最大的优点是速度快，方便，准确性高，如果不是相对了解很透的语句的话建议在“一点翻译”内进行在线翻译，小编已经尝试过了，感觉蛮好的哦。

人工智能与语言识别

人工智能与语言识别 摘要：语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科学。本文针时语音识别的特点，对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究，进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。该算法有效地缩短了识别时问，提高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语言识别；神经网络；遗传算法；BP网络 Artificial Intelligence and Speech Recognition Abstract:Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind.Since the computer was invented,many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language.Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics,phonetics,linguistics,computer science,information processing and artificial intelligence,which can be used widely.The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time.The neural network is a new developing science,which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science. This paper mainly studies the application of the BP neural network in the research of speech recognition.The training speed can be accelerated by the method and the recognition performance is also promoted． Key words:speech recognition;neural network;genetic algorithm;BP network 正文 一、语言识别的概述 随着计算机技术的发展，人与机器之间的交流也越来越广泛和深入，计算机己经渗透到人们生活的各个方面。在现代社会中，人们逐渐习惯借助计算机来完成各项事务。在这种情况下，如何让计算机智能化地与人进行通信，使人机交互更加自然方便成为现代计算机科学的重要研究课题之一。 二、语言识别的基本原理 语音识别(Speech Recognition)主要是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。现代语音识别技术以神经网络为主要发展趋势，进入20世纪90年代以来，神经网络已经成为语音识别的一条重要途径。人工神经网络(ANN)是采用大量的简单处理单元广泛连接起来构成的一种复杂信息处理网络。网络的训练学习是应用一系列输入矢量，通过已确定的算法逐步调整网络的权值，最终达到期望的目标。BP神经网络是神经网络中前向神经网络的核心部分，BP算法的学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播组成。大部分基于神经网络的语音识别系统实现识别功能都要经过从特征参数提取到应用识别算法进行识别的过程。 三、语音识别中的BP网络构造

人工智能与机器翻译习题答案.doc

2、产生式系统有哪些类型？ 1正向、逆向、双向产生式系统 2可交换的产生式系统 3可分解的产生式系统 3、试举例说明不可撤|口|搜索方法的基本思想？ 这种方法相当于沿着单独一条路搜索下去，利用问题给出的局部知识决定如何选取规则, 就是说根据当前可靠的局部知识选一条可应用规则并作用于当前综合数据库。接着再根据新状态继续选取规则，搜索过程一直进行，不必考虑撤回用过的规则。 9、试说明产生式系统规则不一致的原因及解决方法。 原因：规则集中存在的不一致是影响系统性能的重要因素之一。系统建立初期，由于规则集较小，内容也比较简单，设计人员能对每一条规则的条件和结论部分反复推敲和精心构造，这类问题容易防止。但随着时间的推移，新的规则不断加入，规则集合越来越大，内容也越来越丰富，这时规则间的相互影响和相互联系就随之变得复杂。在此情况下，规则的不一致就将自然产生， 解决：(1) 对于循环规则，可构造规则集的IF-THEN图，从起始规则的条件部分开始搜索，如果搜索过程中遇到的THEN部分已在前面出现，就可以中断搜索，规则集中包含的循环规则子集合需设计人员检查，解决； (2)对于冲突规则，构造IF-IF表，对规则集内有相同的IF规则子句构造规则树，形成推理图。同时建立THEN-THEN表用以判断是否有冲突规则出现。对相同IF部分的规则继续用它的各自THEN部分作为其它可以匹配的IF前提条件，递归地构造，如发现两个推理图上分别有节点在THEN-THEN表上是矛盾的，则检测出冲突规则，人工予以解决。 (3)对冗余规则和从属规则的检查类似于冲突规则链的方法.不同之处是前者在推理图中的遍历是试图发现有THEN部分等价的两条规则。 1、机器翻译主要有娜些方法？这些方法各有什么特点？ 1基于分析和转换的机器翻译方法 这样的方法有两个特点：一是面向源语言分析，因为源语言中的一个句子已经由句法、语义分析等阶段分析完毕，生成了关于源语言句子的某种中间表示，转换以这种源语言中间表示作为输入；二是直接转换，即对于S表示，直接给出译文形式，一般不需要在目标语言内再作进一步转换，Tl~Tj可以直接包括目标语言的词汇，也可以是对应于Sl~Si的译文组块。 2基于中间语言的翻译方法 基于中间语言的机器翻译方法主要有两个优点。首先，独立的中间表示形式为多语种之间的互译的实现提供了一种经济有效的途径。假设要对N种语言进行互译，则有N*(N.1)个语言对。不同方向的翻译是不同的语言对。此时如果采用基于转换的方法，因为把一种语言翻译成另一种语言都需要一个不同的转换机制(或模块)，所以N火(N?l)个语言对共需要N*(N-1)个独立的转换机制。而采用中间语言的方法，由于对每一种语言只需实现将该种语言翻译成中间语言和把中间语言翻译成该种语言的目标语言这样两个模块，所以总共只需要2N个模块。其次，中间语言不仅是对基于中间语言的机器翻译方法这一特定目的有意义, 同时，作为一种通用的自然语言表示，也值得深入研究。 4.1.3基于统计的机器翻译方法 基于统计的机器翻译方法，一般不要任何语言学知识，它的基木原理是实现源语言词汇到目标语言浏汇的映射。其思路受到语音识别研究的启发，因而应用了类似的方法来实现。研究者用

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，

对机器翻译取代人工翻译的反驳

对机器翻译取代人工翻译的反驳 近日，一篇名为《翻译界的重大突破！作为一个翻译，此刻我理解了18 世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑和恐惧！》传遍朋友圈，不少译员和外语系学生表现出了对于翻译前景的担忧，大有机器翻译取代人工翻译的意思。 这篇的文章标题的确相当耸人听闻，这是在号召丢饭碗的译员去砸谷歌总部么？毕竟翻译作为一种创造性的脑力劳动，跟纯粹地出卖体力还是不一样的 (没有任何贬低体力劳动的意思)。相反，个人觉得，作为译员或者外语系学生，应当对于新技术的到来表示欢迎，并主动适应新趋势，而不应该盲目表现出不必要的担忧。 当前笔译市场鱼龙混杂，不少人觉得拿个专八证书就可以做翻译，甚至报价五六十每千字都愿意做，已经严重扰乱了翻译市场秩序。个人觉得CATTI 二级作为敲门砖还是能起到筛选作用的，毕竟15% 左右的通过率摆在那里。机器翻译的发展对于淘汰低端译员可以起到积极作用，而机器翻译完全取代人工翻译的说法实在有夸大之嫌。 奠定了翻译学(Tran slation Studies )独立学科地位的詹姆斯?霍姆斯James Holmes，曾经提出过翻译学的“ Map”，确定学科研究的范围，首先从大方向上分为“纯理论” (Pure)和“应用” (Applied )两个部分，而“应用”层面又可以再分为三个分支“译员培训”( Translator Training )、“翻译辅助” ( Translation Aids )、“翻译批评”( Translation Criticism )，显然“机器翻译” (Machi ne Tran slation ，MT)和“计算机辅助翻译”(Computer Aided Tran slation，CAT)可以归在“翻译辅助”下面。1本人曾经用过大名鼎鼎的CAT 软件Trados (塔多思)，功能十分强大，可以随时将翻译结果记录进术语库 ( MultiTerm )中，在该术语重复出现或者近似表达出现的时候进行提示，从而确保术语翻译在全文中的一致性，同时减少翻译术语的重复劳动时间。而诸如“谷歌翻译”之类的“机器翻译”，也代表着翻译研究的一个前沿领域——译后编辑 ( Post-editing )，即通过人工对机器翻译产生的译文进行修改和润色，使其达到可以使用的水平。综上，“翻译辅助”可以减少译员大量重复无意义的劳动，大大提高翻译效率，应该来说可以算是译员的福音。这也是为什么现在很多翻译公司招聘译员都需要熟练掌握翻译辅助工具的原因，当然这也代表着翻译行业的新趋势，对翻译辅助软件一窍不通必然会面临被淘汰的危险。 以下论述机器翻译不可能完全取代人工翻译的原因。第一，翻译辅助软件大多运用于具有大量术语的科技翻译等非文学题材，而对于文学翻译可以起到的作用相当有限。第二，机器翻译基于庞大的语料库，很难处理暂时没有固定翻译的术语，比如中国的外宣翻译是由专家集体讨论之后权威发布的。第三，从根本上讲，机器翻译是基于“对等”( equivalence )，或者类似于平行语料库 ( parallel corpora )

人工智能论文 语音识别

信息学院 《人工智能及其应用》课程论文题目：基于神经网络的语音信号识别 作者黄超班级自动08-1BF班 系别信息学院专业自动化 完成时间 2011.6.12

基于神经网络的语音信号识别 摘要 语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点．对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对BP网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP网络 THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind．Since the computer was invented，many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language．Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics，phonetics，linguistics，computer science，information processing and artificial intelligence，which can be used widely．The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time．The neural network is a new developing science，which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science．It is not the overall description of human brain，but the abstract，simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing，storing and searching．If people can understand these mechanisms，a new way for the research of artificial intelligence，information processing and etc.

机器翻译和人工翻译-大学英语作文

学术英语作文 机器翻译是否会代替人工翻译 In the past decades, artificial intelligence has brought the light of reform to many areas, translation industry included. The new reform brought us machine translation. As an increasing popular topic, it has inspired people to think that maybe one day, they no longer need to learn foreign languages because machine translation will replace human translation. Though it is not 100% correct, there remains some reasonality within. Last year, A research team from Microsoft claimed that their machine translation (MT) system has achieved the level of professional human translators when it comes to general news report. Meanwhile, Google Translate tool has surpassed the proficiency of some advanced learners. And on Baidu World Conference, Yanhong Li showcased a real-time translation developed by his company. A trend revealed by all those tech giants’ news——an accurate and real-time translation by machine is promising in the future. Meanwhile, new techniques emerge constantly, accelerating the smartness and depth of machine learning. Taking neural network for example……（待补充70词） Thus, In the coming future, there’s no need for comm on people to learn foreign languages. Once the translation machines are smart and powerful enough to deal with academic environment and daily life while also portable to be carried with, people will use them to travel, study and live all around the world without language barriers. It will just look like the scenery in the movie The Wondering Earth -- Astronauts from various countries talk in their mother tongue. At the same time, a mini equipment installed in their suits translate their words. However, if you

人工智能与机器翻译期末复习题

一、名词解释（5X3‘）15’ 1.兼类（P121）：一个单词既可以作名词动词又可以作其他词类 2.机器翻译：用计算机软件代替人做的书面翻译 3.组合型歧义：一个字与前面的字成词,与后面的字成词,合起来也成词。 4.交集型歧义（P117）：一个字与前面的字成词,与后面的字也成词。 5.人工智能：用计算机硬件、软件模拟人的行为，解决人类目前尚未认识清楚的问题。 6.人工智能软件的三大技术：知识表示、知识推理、知识获取。 7.语料库：单词、短语和句子组成的数据库。 8.知识工程：包括人工智能软件技术的工程。（知识工程是以知识为基础的系统，就是 通过智能软件而建立的专家系统） 9.深度学习：一步一步在丰富起来的特征规律引导下，由浅入深完成推理的方法。 10.语用分析：分析成语和习惯用语的方法。 二、题解P36 例2.1 、2.2 例2.1 设有下列语句： （1）高山比他父亲出名。 （2）刘水是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程序。 （3）人人爱劳动。 为了用谓词公式表示这些语句，应先定义谓词： BIGGER(x,y):x比y出名 COMPUTER(x):x是计算机系的学生 LIKE(x,y):x喜欢y LOVE(x,y):x爱y M(x):x是人 定义函数father(x)表示从x到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为：（1）BIGGER(高山，father(x)) （2）COMPUTER(刘水)∧∽LIKE（刘水，程序） （3）（?x）（M(x) →LOVE(x,劳动)） 例2.2 设有下列语句： （1）自然数都是大于零的整数。 （2）所有整数不是偶数就是奇数。 （3）偶数除以2是整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数 I(x):x是整数 E(x):x是偶数 O(x):x是奇数 GZ(x):x大于零 另外，用函数S（x）表示x除以2。此时，上述三个句子可用谓词公式表示为： （?x）(N(x) →GZ(x)∧I(x)) (?x)（I(x) →E(x)∨O(x）） （?x）(E(x) →I(S(x))) 三、论述（4X5‘）20’ 1.阐述深度、广度、代价驱动搜索方法。（P68） 答：广度优先搜索法：对全部节点沿广度进行横向扫描，按各节点生成的先后次序，

机器视觉认识

机器视觉基本认识 一、机器视觉基本概念 1、机器视觉概念 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品品质要求的不断提高。零缺陷、高品质、高附加值的产品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质量控制不可或缺。由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造商大批量、高速、高精度产品检测的主要趋势。简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 2、机器视觉系统 机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 可以将机器视觉系统概括为四部分： 1）、摄取：采用图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统； 2）、抽取：图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息，进行运算来抽取目标的特征，例如面积、长度、数量、位置等； 3）、输出：根据预设的判断来输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格或不合格、有或无等； 4）、控制动作：指挥执行机构进行定位或分选等相应控制动作。 3、机器视觉系统的特点： 1）、在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉代替人工视觉； 2）、在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。 二、机器视觉与计算机视觉的区别 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能—对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉主要有两类方法：一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。 计算机视觉和机器视觉两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析师对目标物体

人工智能语音识别发展报告

人工智能语音识别发展报告Report of Artificial I ntelligence Development

目录 1.语音识别 (3) 1.1.语音识别概念 (3) 1.2.语音识别发展历史 (4) 1.3.人才概况 (6) 1.4.论文解读 (8) 1.5.语音识别进展 (173)

语音识别 1.语音识别 1.1.语音识别概念 语音识别是让机器识别和理解说话人语音信号内容的新兴学科，目的是将语 音信号转变为文本字符或者命令的智能技术，利用计算机理解讲话人的语义内容， 使其听懂人类的语音，从而判断说话人的意图，是一种非常自然和有效的人机交流方式。它是一门综合学科，与很多学科紧密相连，比如语言学、信号处理、计算机科学、心理和生理学等[8]。 语音识别首先要对采集的语音信号进行预处理，然后利用相关的语音信号处 理方法计算语音的声学参数，提取相应的特征参数，最后根据提取的特征参数进行 语音识别。总体上，语音识别包含两个阶段：第一个阶段是学习和训练，即提取语音 库中语音样本的特征参数作为训练数据，合理设置模型参数的初始值，对模型各个参 数进行重估，使识别系统具有最佳的识别效果；第二个阶段就是识别，将待识别语音信 号的特征根据一定的准则与训练好的模板库进行比较，最后通过一定的识别算法得出识 别结果。显然识别结果的好坏与模板库是否准确、模型参数的好坏以及特征参数的选择 都有直接的关系。 实际上，语音识别也是一种模式识别，其基本结构如下图所示。和一般模式 识别过程相同，语音识别包括如图所示3 个基本部分。实际上，由于语音信息的复 杂性以及语音内容的丰富性，语音识别系统要比模式识别系统复杂的多。 图 6-1 语音识别系统框架 其中，预处理主要是对输入语音信号进行预加重和分段加窗等处理，并滤除其 中的不重要信息及背景噪声等，然后进行端点检测，以确定有效的语音段。特征参数 提取是将反映信号特征的关键信息提取出来，以此降低维数减小计算量，

2020年机器视觉公司排名

2020年机器视觉公司排名 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 近年来，随着我国智慧城市建设的重新火热，机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说，机器视觉技术都是不可或缺的。 随着制造业企业对自动化、智能化需求的不断提升，一大批机器视觉企业涌现了出来。那么，让我们一起来看看都有哪些企业已经涉足这一领域，以及他们的发展情况如何。 机器视觉国外供应商 基恩士 从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备，KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业，有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品，就可以安装高产量，高效能的自动化生产线。 基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计，因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100个国家或地区的20余万家客户提供服务，基恩士这个名称意味着创新与卓越。 xx 创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商，掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求，欧姆龙集团已在全球拥有近36，000名员工，营业额达7，942亿日元。产品涉及

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

翻译征文《浅谈我对机器翻译的认识》

浅谈我对机器翻译的认识 最近Alpha go连胜李世石三盘，这一结果冲击了整个世界，而这也只是一个开始。从计算机的诞生开始，人们不断研究人工智能，而计算机也在潜移默化的冲击着每一个行业，带来新的挑战。翻译行业也不例外，伴随着机器翻译技术的不断进步，我们也不得不面对这样一个问题：机器翻译最终会取代人工吗? 2014年年末，微软宣布旗下的语音通讯软件Skype开始支持实时翻译功能，可以在对话的同时将语言不通的对话直接翻译成对方的语言。2016年年初，百度公司近年来积极布局人工智能领域，机器翻译项目荣获国家科技进步二等奖。在单词翻译、语音翻译、文章翻译、图片扫描翻译等方面都有了新的突破，为不同语言的人们交流提供了极大的便利。机器翻译的精准度和普及度日新月异，机器翻译技术对于生活的改变，已经在逐步深入。伴随着科技人员对机器翻译的不断拓展，翻译行业也不得不面对这新的挑战。 在电脑刚刚普及的时候，这个世界上曾经有“打字员”这个职业。他们遍布全国，有的在机关单位，有的在大型企业，更多的是在编辑部。他们的工作就是将手写的文本材料输入到电脑当中，现在在英美的电影中，我们还能看到这个行业，在法庭中，带着褐色眼镜神情严肃的他们一边听审判，一边输入到机械打字机中。当时这个无比自豪光荣的职业到现在已经消失不见。社会和科技在一步步进步，那机器翻译最终会取代人工吗？有越来越多的人对这个问题抱有疑虑，也有不少人坚信机械翻译始终的“机械”的，它无法真正地像一个人一样去了解语言。例如，女孩问男孩：“你爱不爱我？”在不同的情景下，这句话都有微妙的差异，而机器只能将其简单的翻译成“Do you love me ?”事实上，即使的精通双语的人，也很难区分非母语一方细微的情感变化。这也是跨国婚姻中的一个障碍。即使是会母语的男孩有的时候也会判断失误而被冠上“直男癌”的称呼，况且是我们人类都无法解决的问题，机器怎么能做到呢？ 事实上，机器翻译对人工翻译行业也是残酷的，它势必会依据它的便利简单的优点淘汰掉一批翻译精准度不高的翻译人员。越来越多的人出国旅游只是在手机上安装一个翻译软件而不是请一个旅游翻译，虽然也会出错，但是在磕磕绊绊和似是而非的误解中，也完成的旅行，而且相对还是成功的。这就意味着旅游翻译的存在在科技日新月异的变化中也失去了意义。至于在专业领域，虽然在专业领域翻译难度并不是太大，除了专业术语太多，句法也没有多大变化，但是往往还是由专业翻译人员进行翻译，因为专业领域对精确度的要求很高，机器无法承担错误所导致的后果，而且机器翻译符合逻辑但是缺乏美感。 而且口译在一切非正式场合已经逐渐被机器翻译所替代，笔译在文学翻译上机器翻译很难取代人工翻译，但是在我国，文学翻译的工资低的吓人，每千字不过二三十，好的一般六七十。这样费时费力却得不到应有的报酬，让我国的文学翻译行业颇为惨淡。在英语专业学生的学习中我们也可以看出，虽然听老师劝诫要多用纸质字典看上面的英英释义，但是基本每个学生手机里都装有电子词典，查单词清一色的都掏出手机来，无可否认的是，机器翻译带来的便利与快捷增加的学生的学习效率，省时省力。 总的来说，机器翻译虽然代替不了人工，但足以摧毁翻译行业。机器翻译带来的便利是显而易见的，短时间内机器翻译并不能完全取代人工翻译，但是如果机器学习进步至此，我并不怀疑机器翻译能够完全取代人工翻译，这就对翻译人提出了更高的要求。

机器视觉技术发展现状文献综述 (2)

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

人工智能机器视觉

计算机视觉综述 摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知