技术背景

　　（1）机器翻译研究历程

　　机器翻译的研究在上世纪五十年代就已经展开，早期的工作主要以基于规则的方法为主，进展相对来说比较缓慢。之后美国自然语言处理咨询委I员会还作出了一个质疑了机器翻译的可行性的报告，对该领域研究造成了一定阻碍。但在行业实践中，译后编辑面临诸多现实挑战，有时甚至仅仅是聊胜于无。到了上世纪九十年代，IBM提出了著i名的基于词的翻译模型，开启了统计机器翻译时代，随后短语和句法模型相继被提出，翻译质量得到了显著提升。近两年***网络机器翻译方法开始兴起，该方法突破统计机器翻译方法中的许多限制，成为当前的研究热点。

　　（2）统计机器翻译

　　统计机器翻译的基本思想是充分利用机器学习技术从大规模双语平行语料中自动获取翻译规则及其概率参数，然后利用翻译规则对源语言句子进行解i码。对于给定的源语言句子，统计机器翻译认为其翻译可以是任意的目标语言句子，只是不同目标语言句子的概率不同。教师应根据学生的表现进行具有针对性的讲评，向学生介绍一些基本的演讲技巧。而统计机器翻译的任务，就是从所有的目标语言句子中，找到概率i大的译文。

　　（3）***网络机器翻译

　　***网络机器翻译（neural machine translation，NMT）是近年来兴起的一种全新的机器翻译方法，其基本思想是使用***网络直接将源语言文本映射为目标语言文本，这种编码器解i码器架构使得它可以采用端到端的方式进行训练，能同时优化模型中的所有参数。完全不同于传统机器翻译中以基于离散符号的转换规则为核心的做法，需要经过词对齐，抽规则，概率估计和调参等一系列步骤，容易产生误差传播。“聊天记录”如果逐字翻译成chatrecord就太chinglish了。***网络机器翻译使用连续的向量表示对翻译过程进行建模，因而能从根本上克服传统机器翻译中的泛化性能不佳、***性假设过强等问题。

改变中译外和外译中的“逆差”局面，关键还是要深化对外开放。如果增加中国护i照的含金量，并按对等原则，让其他***人容易进入中国，双方来去便利，交流频繁，则文化走出去水到渠成，不用助推。与此同时，也可考虑如下策略：

　　第i一，欲求送出去，必先请进来。应吸引更多外国人加入中国文学的翻译。现在在中国学习、工作且精通汉语的外国人比过去多了很多。如果同声翻译很糟糕，会场里当时就会有所反应，跺脚的、咳嗽的、说话的都有。他们常作为“白面孔”、“黑面孔”，上电视参加各种节目，成为***对象，这是很可惜的。不如增加拨款渠道和基i金，让他们来参与对外翻译工作。比如爱尔兰文学基1金会，就主动设立基i金，请人翻译爱尔兰文学作品。这是可以借鉴的。

　　第二，以民间交流为主体。记得 2009年举办的法兰克福书展，中国是主宾国，专门有“版权服务站”；书展上也签下了多笔版权订单。***也批准了中国学术名著、中国文学名著、大中华文库等出版系列工程。不知在其他地方成效几何，仅从美国看，从网下到网上，中国经典还是冷门偏门。学界对中国文献的经典，也多沿袭前人***。说典籍必谈诸子百家和儒佛道。翻译人员在整个翻译过程当中应该掌握的几大要点现在国内经济的发展已经和国际产生了接轨，这个时候，大多数商家就经常性的面临一个跨国际商务谈判和合约签署的问题，怎样才能更好的交流呢。但“有心栽花花不开，无意插柳柳成行。”一些我们认定为好的东西，他人出于种种考虑，漠视甚至排斥。 再者，《论语》、《道德经》这些经典，已经有了很多现成的译本，不必再三炒冷饭。而刘慈欣这些科幻作家，经过民间渠道，在国外反成了气候。他的《三体》译本，连奥巴马都买来看。这样的传播，是民间自发开展的，不假官i方助推之力。

　　词语形态错误：该标题下可能有以下几条内容。其中重要的一条就是拼写。虽然拼写检查通常是靠文字处理程序中自带的拼写检查工具自动进行的，但也可能有拼写检查工具无法识别的单词。（例如，一种语言中拼写不正确的单词在另一种语言中可能完全可以接受）另一个经常被遗忘的要点是大小写问题。机器翻译虽然会帮助翻译者提高i效率，但却不具有理想的语言风格，看起来也不那么用心。英语比其他语言更倾向于使用大写字母。如果你的目标语言也使用大写，请核对该语言的使用规则(例如：西班牙语不大写周、月的天数或国籍)。如果你的语言使用重音符号(如法语、葡萄牙语或西班牙语)，请确保你还记得重读的规则或查阅拼写法相关参考书。作为译者，虽然假同源词的思想已被灌输进我们的大脑，但我们仍需偶尔检查一下，尤其是那些在美国生活了很长时间的人。当你阅读一篇文本时，你可能会问自己以下几点：

·在常规的电脑拼写检查后，你是否检查过拼写？

·单词的大/小写是否正确？

·你是否已确定在必要时使用重音符号？

·如果你的语言中有带有性别结尾的词，你是否确定它们与文本中的其他词的阴阳性一致？

·你确定没有假同源词吗？

例如，它是 librerí（“书店”）还是 biblioteca （“图书馆”）呢？