人工智能与机器翻译

人工智能翻译分为理论和技术两个方面。人工智能翻译理论是研究人脑进行语言学习和语言翻译（转换）的科学。人工智能翻译技术是根据人工智能翻译理论用计算机技术来实现计算机智能翻译的技术（方法和手段）。

人工智能翻译理论是在自然语言理解（NLU）、自然语言处理（NLP）、机器翻译（MT）、翻译记忆（TM）和基于统计学的机器翻译（SMT）等理论和技术基础上，为突破计算机翻译技术瓶颈、实现高质量机器翻译而提出的新思维、新理论，是一门新的学科。

人工智能翻译的理论基础是计算机人工智能理论、语言学理论和计算机翻译理论。它是计算机人工智能理论在自然语言理解和自然语言处理方向的深入发展。或者说是将计算机人工智能理论运用到自然语言理解和自然语言处理领域。

人工智能翻译理论的重点是解释人脑的外语学习、翻译知识记忆等机理。研究科学的、类似人脑的、适合于计算机的翻译知识表征方法和存储模式。

人工智能翻译学科的另一个任务是指导计算机翻译技术如何实现智能化，即为计算机智能翻译技术提出可行的发展方向、理论基础、以及实现思路。

人工智能翻译理论将领引计算机翻译技术向着更新、更高方向发展。

具体地，人工智能翻译学科包括人工智能翻译理论、人工智能翻译技术、智能知识库、基于智能知识库的计算机智能翻译技术、多策略智能翻译技术、在线多策略智能翻译技术等内容。。^[2]

第1章 人工智能概论

1．1 什么是人工智能翻译技术

1．2 为什么要用人工智能翻译技术

1．3 人工智能翻译技术的发展历程

1．4 人工智能翻译技术的难点和特点

1．5 人工智能翻译技术的优势和前景

第2章 智能化知识库

2．1 智能知识库介绍

2．2 智能知识库作用

2．3 智能知识库价值

2．4 智能知识库共建共享

第3章 TM++智能技术

3．1 TM++智能化学习

3．2 TM++智能化翻译处理

3．3 TM++智能化翻译标识

3．4 TM++智能化翻译演示

第4章 翻译技术综述

4．1 基于规则的机器翻译（RBMT）

4．2基于统计学的机器翻译（SMT）

4．3 基于实例的机器翻译（EBMT）

4．4 基于模板的机器翻译（TBMT）

4．5 计算机翻译记忆技术

4．6 多引擎翻译记忆技术

4．6 计算机辅助翻译（CAT）

第5章 翻译实用技术

5．1 术语提取

5．2 重复率分析统计

5．3 格式化翻译

5．4 翻译知识交换标准