解读机器学习翻译的局限性

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机器学习翻译对于人们的交流非常有益，但是它们也有其局限性。

机器学习为企业提供了翻译文档的新机会，他们可以使用机器学习来翻译营销材料和其他文献。但是，这些人工智能解决方案可能并不总是很好的选择。

神经机器学习的简要概述

Towards Data Science对于机器学习翻译这一发展进行了探讨，并提出了神经机器翻译这一术语。

人们生活在一个多元文化的世界中，但是通常不会说不同国家或民族的语言。这意味着需要比以往更多地依赖翻译人员和翻译软件。机器学习对语言之间的翻译非常有帮助。但这是一个很好的选择吗?

是否发现难以确定用于基础项目的优秀翻译方法?本文探讨了在各种情况下使用的更自然的解释策略。

机器学习真的可以在语言之间进行翻译吗?

人们生活在沟通交流至关重要的世界中，信息的发展比以往任何时候都快。这激发了每个人说多种语言的愿望，但只有少数一些人能够流利地说多种语言。

然而很少有人会说十种以上的语言。为此，企业如果开展国际业务，熟悉市场所在地的语言和文化。这只能通过翻译来实现。那么在这样的环境中使用的优秀翻译策略是什么?

如今，还有什么能够阻碍企业在海外市场的扩展?确定优秀翻译方法以适应其预期目的比人们想象得要容易。很多人可能认为机器学习比人类更擅长翻译，但这并不是事实。以下是人们应该了解的有关技术和人工翻译的知识。

技术翻译不会根据要求的场景解释信息

尽管机器翻译的创新是语言翻译领域的一个重大发展，但不幸的是，机器在解释创意内容时效率低得多。使用机器翻译时，向当地人传递正确的消息可能非常困难。机器翻译软件很难准确解释成语、意像和讽刺意味的内容。软件翻译的内容可能会很尴尬，这意味着完全不同的事情，可能会给企业开展业务带来负面印象，有时这会让对方当成一个笑话。

基于软件的翻译最适合与文档、编辑和任何其他形式的面向信息的内容一起使用。当解释内容翔实时，采用软件进行翻译是一种快速便捷的策略。因此，企业在与翻译公司达成协议之前，需要花费时间并分析将要解释的内容。弄清楚文本内容是面向信息的还是具有创造力的内容，然后决定是否使用人工翻译还是机器翻译。

机器翻译取决于人类的感觉

人工翻译更为直截了当，并考虑了原始文本的不同方面内容，例如文化、宗教和当地背景。对于机器翻译来说，情况并非如此。此外，人类的感觉是必不可少的，因为翻译人员可以分析文本，识别受众，并根据场景提供适当的翻译。

在分析人工翻译和机器翻译使用较少单词的准确性时，两者的准确性大致相同。然而，当机器翻译大量的文本时，其准确性将大打折扣。因此，在选择在线翻译服务之前，企业应该花费时间确定要提供的内容，并对采用哪种方法合适做出正确的决定。

尽管软件翻译似乎是最快的解释工具，但为了使信息准确传达给受众并更快地被采用，仍需要后期编辑。在将内容进行翻译之后进行编辑，这需要恰当的定位来理解信息的意图、目标受众和预期的解释结果。

与机器翻译不同，人类翻译对现代文化和语言有一些微妙的感觉。因此，他们可以通过自己的理解，并运用其翻译能力来了解原文的内容，确定其目标，并将其翻译给不同背景的人员。

机器翻译提供有限语言服务

机器被编程为可以翻译特定语言。因此，大多数软件翻译只能满足广泛使用的语言。这些语言包括：

• 英语;
• 西班牙语;
• 中文;
• 法语。

以上是最常见的语言，它们在众多翻译软件应用程序中都具有很重要的作用。机器很容易将这些语言翻译成文本。但是，当涉及到其他非程序化的通用语言时，将会出现显著的问题。

而且，具有类似语法的单词很容易由机器翻译。例如，与翻译土耳其语相比，机器将英语翻译为德语或从德语翻译为英语更为自然，之所以如此，是因为土耳其语的单词似乎更短。但是涉及所需场景时，翻译后的单词会更为复杂。值得注意的是，具有粘合性单词的文本较短，但是当翻译形成复杂的单词时，可能会使机器难以翻译。机器最终可能会得到不同的翻译结果，其含义可能会与原先的解释相去甚远，从而失去其相关性。

此外，在机器翻译不太广泛使用的语言时，相关性较弱。想象一下，企业采用了未经过编程以翻译目标语言的机器翻译服务，其项目可能受到影响，因为将无法达到创建项目的主要目的。

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