施雪琴?吳蘭香?魯明易

摘 要：國(guó)內(nèi)外人工智能飛速發(fā)展，機(jī)器翻譯質(zhì)量近幾年有了明顯提升。通過(guò)短語(yǔ)，句子和段落三個(gè)層面分析對(duì)比谷歌和百度在線翻譯，分析國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯的不足之處，在此基礎(chǔ)上提出建議，以期為國(guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯發(fā)展提供些許啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：機(jī)器翻譯；百度翻譯；谷歌翻譯；機(jī)器翻譯比較

基金項(xiàng)目：中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助和江蘇省研究生科研與實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（SJCX17_0080）

一、前沿

機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化成另一種自然語(yǔ)言的過(guò)程。機(jī)器翻譯研究有著重大的社會(huì)，經(jīng)濟(jì)和科學(xué)價(jià)值。近年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，各國(guó)交流頻繁，克服語(yǔ)言障礙，實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言的自由溝通的需求逐漸增強(qiáng)。機(jī)器翻譯涉及到人類對(duì)自身翻譯的認(rèn)知，也涉及到人工智能和軟件工程等眾多其他學(xué)科。

據(jù)戴新宇（2004）所言，機(jī)器翻譯是上世紀(jì)40年代英美工程師提出的用計(jì)算機(jī)進(jìn)行翻譯的方法。隨著國(guó)際性的關(guān)于機(jī)器翻譯研究會(huì)議的頻繁召開，很多外國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都對(duì)機(jī)器翻譯進(jìn)行投資。常寶寶（1998）在《機(jī)器翻譯研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)》提到我國(guó)對(duì)計(jì)算機(jī)研究開始于1956年，1987年軍事科學(xué)院成功研制出“科譯1號(hào)”，這一切標(biāo)志著我國(guó)在機(jī)器翻譯上的極大進(jìn)步。對(duì)于機(jī)器翻譯的研究中國(guó)在近幾年也是投入了大量人力和物力。劉洋（2017）談到早在2015年百度就已經(jīng)發(fā)布了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端翻譯系統(tǒng)，微軟的必應(yīng)翻譯也同樣使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)改善自身的翻譯質(zhì)量。楊森（2011）形容當(dāng)時(shí)的谷歌在線翻譯質(zhì)量雖然無(wú)法達(dá)到令人滿意的程度，但前景極其樂(lè)觀。龐斌（2016）則提到谷歌公司于2016年最新發(fā)布的神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)使用了當(dāng)前最先進(jìn)的訓(xùn)練技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)當(dāng)下機(jī)器翻譯質(zhì)量上最大的提升。與傳統(tǒng)的基于短語(yǔ)的翻譯相比，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯系統(tǒng)對(duì)輸入的整個(gè)句子進(jìn)行編碼，能夠更充分的利用上下文信息，生成較高質(zhì)量的譯文。目前所采用的神經(jīng)機(jī)器系統(tǒng)的翻譯確實(shí)好于以前的短語(yǔ)翻譯，但就翻譯的準(zhǔn)確度來(lái)說(shuō)，還是與人工翻譯存在差距。張周（2013）曾就谷歌和百度漢譯英的翻譯文本進(jìn)行比較，更加全面的指出并分析了國(guó)內(nèi)外機(jī)器翻譯的水平和現(xiàn)狀。杜金華（2013）認(rèn)為，機(jī)器翻譯技術(shù)只有真正實(shí)用化才能體現(xiàn)其價(jià)值。要更多地從用戶角度去開發(fā)和應(yīng)用機(jī)器翻譯系統(tǒng)，才能更好地爭(zhēng)取用戶，服務(wù)社會(huì)。胡宇涵（2013）認(rèn)為目前的機(jī)器翻譯仍然無(wú)法達(dá)到全自動(dòng)高質(zhì)量的目標(biāo)。馮靜（2009）提出雖然國(guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯能夠提供一定質(zhì)量的譯文，但其準(zhǔn)確性和可讀性仍然不強(qiáng)。鄒玥俐（2016）指出隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，國(guó)內(nèi)外的機(jī)器翻譯研究都會(huì)有更大的發(fā)展。

本研究通過(guò)查找相關(guān)的文獻(xiàn)和資料，對(duì)比谷歌和百度在線翻譯的文本。同時(shí)進(jìn)行訪問(wèn)調(diào)查、對(duì)比研究谷歌和百度翻譯軟件。從短語(yǔ)、句子和段落三個(gè)層面對(duì)這兩類在線翻譯軟件的精確度進(jìn)行比較，分析對(duì)比谷歌和百度在線翻譯。在此基礎(chǔ)上，分析當(dāng)前國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯存在的局限性，同時(shí)針對(duì)這些問(wèn)題提出解決方案，為中國(guó)機(jī)器翻譯的發(fā)展提供一些可行性建議。

二、國(guó)內(nèi)外機(jī)器翻譯現(xiàn)狀

最早的機(jī)器翻譯就是基于詞和語(yǔ)法規(guī)則，隨后出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯方法，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析大量的平行語(yǔ)料庫(kù)，發(fā)現(xiàn)詞組規(guī)則，進(jìn)行精準(zhǔn)翻譯。雖然詞語(yǔ)翻譯基本可以做到準(zhǔn)確，但是句子和段落翻譯還是存在很多誤譯的地方。直到近幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯的推出，機(jī)器翻譯可以模擬人腦神經(jīng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，對(duì)信息進(jìn)行抽象分析，自動(dòng)識(shí)別語(yǔ)言規(guī)則和模式，做到精準(zhǔn)翻譯。谷歌和百度在線翻譯是目前國(guó)內(nèi)用戶首選的兩類翻譯軟件。谷歌翻譯是谷歌公司推出的針對(duì)文本、語(yǔ)音和圖像等多語(yǔ)種的翻譯。谷歌翻譯的工作本質(zhì)是基于多種語(yǔ)言的平行語(yǔ)料庫(kù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)的方法，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型挖掘各種語(yǔ)言間的內(nèi)在規(guī)律。谷歌翻譯不受原文字?jǐn)?shù)的限制，具有超強(qiáng)的檢索功能，可以從事幾乎所有行業(yè)的翻譯。在2016年，谷歌公司將全產(chǎn)品線的翻譯算法換成了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，使用最先進(jìn)的訓(xùn)練技術(shù)，翻譯質(zhì)量有了較大提升。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提倡的是用深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)去直接學(xué)習(xí)擬合源語(yǔ)言到目標(biāo)語(yǔ)言的概率。百度在線翻譯曾在2015年獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)。就目前而言，百度翻譯突破了機(jī)器翻譯領(lǐng)域內(nèi)的四大世界難題：提出基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)機(jī)器翻譯模型，快速響應(yīng)高負(fù)荷翻譯需求；基于大數(shù)據(jù)的翻譯知識(shí)獲取，克服語(yǔ)言數(shù)據(jù)噪聲問(wèn)題；通過(guò)深度語(yǔ)義分析和翻譯技術(shù)，減少語(yǔ)義歧義；提出樞軸語(yǔ)言機(jī)器翻譯技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了稀缺語(yǔ)種的多語(yǔ)言翻譯。百度和谷歌先后推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)，相比之前短語(yǔ)翻譯的優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯更加擅長(zhǎng)處理句子翻譯?；谏疃葘W(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以更好的學(xué)習(xí)人類的語(yǔ)序模式，長(zhǎng)句翻譯更加流暢。無(wú)論是谷歌還是百度翻譯，其前景都是一片光明。

三、谷歌和百度翻譯文本比較

這次文本選擇是中譯英和英譯中的通用類文本，句子結(jié)構(gòu)不復(fù)雜，邏輯清楚，無(wú)生僻的詞語(yǔ)。從短語(yǔ)、句子和段落三個(gè)層面來(lái)進(jìn)行分析。

在短語(yǔ)方面，筆者采用了通用的專有詞語(yǔ)，進(jìn)行翻譯比較。中譯英翻譯“跑龍?zhí)住?，百度翻譯為“play a bit role”，谷歌的翻譯則為“play a small role”。在這里，百度和谷歌翻譯其實(shí)相差不大，基本上把詞語(yǔ)的意思已經(jīng)解釋出來(lái)。“一馬當(dāng)先”，百度和百度的解釋都為“take the lead”，兩個(gè)翻譯軟件的四字成語(yǔ)的解釋英譯中的詞語(yǔ)翻譯，筆者首先選擇了英文常見(jiàn)的習(xí)語(yǔ)，而非簡(jiǎn)單的生活用語(yǔ)?！癓ike father like son”百度和谷歌翻譯的解釋都為“有其父必有其子”，接著筆者繼續(xù)測(cè)試其他英語(yǔ)通用類的詞語(yǔ)短語(yǔ)，谷歌和百度翻譯的輸出結(jié)果都不錯(cuò)。就常用詞語(yǔ)層面來(lái)說(shuō)，百度和谷歌翻譯已經(jīng)做到準(zhǔn)確無(wú)誤的進(jìn)行翻譯?？紤]到谷歌十年前發(fā)布的谷歌翻譯，核心算法就是基于短語(yǔ)的機(jī)器翻譯，到目前為止，谷歌和百度在短語(yǔ)方面的中譯英和英譯中翻譯，都能夠做到準(zhǔn)確無(wú)誤。

在句子方面，筆者采用一些常用的中英文句子進(jìn)行翻譯比較。中譯英 “對(duì)于未來(lái)，我有很多期待”，百度解釋為“I have a lot of expectations for the future”，谷歌的解釋為“For the future， I have many expectations”，谷歌和百度對(duì)這一句話的解釋，可以說(shuō)是基本一致。當(dāng)然句子本身難度不大，不存在專業(yè)詞匯和文化內(nèi)涵。而中譯英“創(chuàng)業(yè)能成功，就是既要能吃豬肉，也要能跟豬跑”，百度的翻譯為“The success of a business is not only to eat pork but also to run with the pig.”而谷歌的翻譯則為“Entrepreneurship can be successful， it is necessary to eat pork， but also with the pig run”。對(duì)于這句話的翻譯百度明顯好于谷歌。谷歌這句翻譯存在語(yǔ)法錯(cuò)誤，過(guò)于緊貼原文，雖然將意思表達(dá)出來(lái)了，但語(yǔ)法錯(cuò)誤明顯。百度兼顧語(yǔ)意和語(yǔ)法，準(zhǔn)確地將這個(gè)句子翻譯出來(lái)。英譯中的句子“this is by far the largest cake in the world” 的百度翻譯為“這是目前世界上最大的蛋糕了”，而谷歌的翻譯為“這是迄今為止世界上最大的蛋糕”。兩個(gè)翻譯軟件在這里都能夠準(zhǔn)確翻譯，當(dāng)然此句無(wú)復(fù)雜的從句和單詞，句子比較簡(jiǎn)單。英譯中的句子“The people who get on in this world are the people who get up and look for circumstances they want， and if they cannot find them， make them.” 百度翻譯為“人的誰(shuí)得到在在這世界是的人誰(shuí)得到了和看為情況他們想，和如果他們不能找到他們，使他們”。谷歌的翻譯為“誰(shuí)在這個(gè)世界上取得成功的人是誰(shuí)起床去尋找他們想要的機(jī)會(huì)，如果他們無(wú)法找到他們，讓他們”。就原句翻譯來(lái)說(shuō)，谷歌和百度的翻譯都沒(méi)有準(zhǔn)確將意思表達(dá)出來(lái)，但谷歌已經(jīng)將句子大意翻譯出來(lái)，百度存在明顯語(yǔ)病，整句翻譯無(wú)任何邏輯性，屬于誤譯。雖然谷歌的翻譯與人工翻譯存在一定差距，但已基本遵從原句翻譯出來(lái)。翻譯的原則是忠實(shí)原文，其次才可以根據(jù)原文翻譯進(jìn)行修飾。顯然，谷歌英譯中做得比百度好一些。

中譯英段落翻譯，筆者選取了一篇介紹新疆風(fēng)土人情的報(bào)道。用詞簡(jiǎn)單，無(wú)長(zhǎng)難句?！靶陆吞锏貐^(qū)是維吾爾族群眾聚居地，人均耕地面積不足1畝。地處邊遠(yuǎn)，交通不便，遠(yuǎn)離國(guó)際、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，嚴(yán)酷的氣候條件，頻繁的風(fēng)沙災(zāi)害，惡劣的生態(tài)環(huán)境，是造成和田貧困的客觀因素之一?！卑俣确g的解釋為“Xinjiang Hetian area is a habitation of Uygur people， and the per capita arable land is less than 1 mu. Remote location， inconvenient transportation， far away from international and domestic market， severe climate conditions， frequent wind and sand disasters， and harsh ecological environment are one of the objective factors causing poverty in Hotan.”谷歌翻譯的解釋為“The Hetian area in Xinjiang is a Uighur populace， with arable land per capita of less than 1 mu. It is one of the objective factors causing Wada poverty because of its remoteness and inaccessibility. It is far away from international and domestic markets， harsh climatic conditions， frequent sandstorms and harsh ecological environment.”百度和谷歌對(duì)此句的解釋都準(zhǔn)確，只不過(guò)采用不同的語(yǔ)法。百度是兩個(gè)并列句，谷歌則是用了主語(yǔ)加狀語(yǔ)從句。而且百度翻譯將大量名詞短語(yǔ)前置，造成頭重腳輕之感，而谷歌則將原文句子，直接斷開，存在理解偏差，在這里，百度的解釋好于谷歌。

英譯中 “Slowing economic growth， an anti-corruption campaign that greatly reduced liquor ads， and tightened advertising regulations for pharmaceutical products all contributed to a drop in advertising revenue this year.”百度翻譯為“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，一場(chǎng)大大減少了酒類廣告的反腐敗運(yùn)動(dòng)，以及對(duì)藥品廣告的嚴(yán)格監(jiān)管，都促成了今年廣告收入的下降?！惫雀璧姆g為“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，大幅度減少酒類廣告的反腐運(yùn)動(dòng)以及收緊藥品廣告法規(guī)等都促成了今年廣告收入的下滑。”無(wú)論是谷歌翻譯還是百度翻譯，都能夠做到忠實(shí)原文，準(zhǔn)確翻譯。兩個(gè)翻譯軟件的區(qū)別就在于中文語(yǔ)言層面的表達(dá)，對(duì)第一個(gè)名詞短語(yǔ)，兩個(gè)翻譯軟件譯文相同，第二個(gè)名詞短語(yǔ)翻譯，而谷歌對(duì)第三個(gè)名詞的短語(yǔ)的翻譯，緊貼原文，采用收緊法規(guī)，并非地道的中文表達(dá)。英譯中段落翻譯“With Chinas economy slowing， net advertising revenue growth slowed from 16 percent in 2014 to 7 percent in 2015. Reaching just 375.2 billion Chinese yuan （$64.1 billion）， the industry fell to single-digit growth for the first time since 2010”，百度的翻譯為“隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的放緩，網(wǎng)絡(luò)廣告收入增長(zhǎng)從16%下降到2014 7% 2015。僅3752億元人民幣（641億美元），該行業(yè)自2010以來(lái)首次跌至單位數(shù)增長(zhǎng)”，谷歌的翻譯為“隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，廣告收入凈增長(zhǎng)率從2014年的16%下降到2015年的7%。僅達(dá)到3752億元人民幣（合641億美元），2010年以來(lái)首次出現(xiàn)了單位數(shù)增長(zhǎng)”。這段包含數(shù)字的英譯中翻譯里，谷歌的翻譯版本明顯比百度的版本通暢，整段話無(wú)任何生僻詞匯以及復(fù)雜句型。

筆者除測(cè)試了以上所舉例子外，也測(cè)試大量的詞語(yǔ)，句子和段落在百度和谷歌的翻譯解釋，同時(shí)參考部分文獻(xiàn)，最后得出結(jié)論：雖然機(jī)器翻譯的整體質(zhì)量還需要進(jìn)一步提高，但是谷歌翻譯的綜合質(zhì)量好于百度翻譯。谷歌的翻譯系統(tǒng)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且不斷采取優(yōu)化措施解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的弱點(diǎn)，例如：使用了低精度的算法；加入了長(zhǎng)度規(guī)范化和獎(jiǎng)勵(lì)懲罰，對(duì)翻譯過(guò)程中產(chǎn)生的長(zhǎng)度不同的句子處理更高效，并且減少了模型的漏翻。

四、國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯的局限性

（一）、翻譯質(zhì)量

基于上述分析，國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯質(zhì)量仍存在以下兩個(gè)問(wèn)題。第一，存在歧義的語(yǔ)句，即相同的句子可能存在幾種解釋。句子歧義可能由斷詞，句法和語(yǔ)意造成。例如，句法完全相同的句子翻譯，需要依靠常識(shí)選擇最準(zhǔn)確的翻譯，而非文字的字面意思。此外，有些歧義句的翻譯，需要結(jié)合上下文語(yǔ)境進(jìn)行分析，人工翻譯以篇章為單位，可以兼顧原文的主旨和意境。而且，機(jī)器翻譯一般都是遵從逐句翻譯，缺少意譯。第二，不符合正常的語(yǔ)法。在日常交流中，除了一些用詞嚴(yán)謹(jǐn)要求甚高的專業(yè)文章，有些文章會(huì)選擇術(shù)語(yǔ)行話。此外，一些文章也會(huì)存在單詞拼寫錯(cuò)誤，或者選用最新的專有名詞。人工譯員在具備該學(xué)科背景的條件下，可以減少這一類的翻譯錯(cuò)誤。當(dāng)機(jī)器翻譯面對(duì)含有不明詞匯的短語(yǔ)，或存在拼寫錯(cuò)誤的單詞，或不符合文法的語(yǔ)句時(shí)，其翻譯結(jié)果經(jīng)常是直接跳過(guò)該詞語(yǔ)翻譯，或者翻譯出的語(yǔ)句存在明顯的語(yǔ)法錯(cuò)誤。

（二）、翻譯算法

百度和谷歌翻譯先后推出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可以對(duì)整個(gè)句子的信息解碼編碼，生成出最后的結(jié)果。谷歌翻譯基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯算法，可以較好的學(xué)習(xí)到語(yǔ)序模式，長(zhǎng)句翻譯可以做到更流暢。百度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法生成整句內(nèi)容。這是因?yàn)樗惴ò丫渥赢?dāng)做單獨(dú)的序列，所以無(wú)論短語(yǔ)和單詞是否正確，都必須生成句子。并且，語(yǔ)位關(guān)系與動(dòng)詞的翻譯經(jīng)常出錯(cuò)。百度翻譯很難判斷這一類的常識(shí)問(wèn)題，而對(duì)于句子的理解，很多時(shí)候是依靠常識(shí)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法則是依照語(yǔ)法規(guī)則進(jìn)行翻譯，翻譯結(jié)果會(huì)存在歧義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法很難辨別不同的文體，這也是機(jī)器翻譯最難學(xué)習(xí)的一部分。

四、建議

（一）、強(qiáng)化數(shù)據(jù)庫(kù)

百度和谷歌的競(jìng)爭(zhēng)存在差異化，谷歌由于覆蓋全球市場(chǎng)，因此不可能在各個(gè)國(guó)家都實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，而百度則更注重國(guó)內(nèi)市場(chǎng)。國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯需結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)，利用好中英語(yǔ)料庫(kù)，更好地為中英翻譯者服務(wù)。例如，強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)使用的用戶數(shù)據(jù)庫(kù)，激發(fā)互動(dòng)。在機(jī)器學(xué)習(xí)的原理當(dāng)中，最好的學(xué)習(xí)途徑是對(duì)錯(cuò)誤樣本進(jìn)行糾錯(cuò)。調(diào)動(dòng)用戶主動(dòng)糾錯(cuò)翻譯結(jié)果，并據(jù)此建立數(shù)據(jù)庫(kù)，或許是非常便捷的辦法。并且國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯公司應(yīng)該加大投資，進(jìn)一步建立垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)，提高自身的硬實(shí)力。

（二）、引進(jìn)其他人工智能技術(shù)

近階段，關(guān)于機(jī)器翻譯的技術(shù)突破往往來(lái)自其他人工智能領(lǐng)域。比如注意力模型，是來(lái)自Deepmind在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的技術(shù)構(gòu)想。國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯公司應(yīng)主動(dòng)引入其他領(lǐng)域的算法和模型，并應(yīng)用在翻譯領(lǐng)域，可能會(huì)有意想不到的效果。

（三）、嘗試弱監(jiān)督學(xué)習(xí)：目前，國(guó)內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，歸根結(jié)底是個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程。國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯公司可以嘗試一些深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，讓翻譯系統(tǒng)自我優(yōu)化，提高翻譯文本的質(zhì)量。

五、總結(jié)

雖然機(jī)器翻譯前景一片光明，有著很好的發(fā)展?jié)摿Γ菄?guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯相比國(guó)外的機(jī)器翻譯，翻譯的文本之間仍有一定的差距。國(guó)內(nèi)機(jī)器翻譯應(yīng)強(qiáng)化自身優(yōu)勢(shì)，發(fā)現(xiàn)不足，提高翻譯質(zhì)量和算法。本文在實(shí)踐調(diào)查的基礎(chǔ)之上提出一系列建議，以期為國(guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯發(fā)展提供些許啟發(fā)。

參考文獻(xiàn)

[1]常寶寶， 張偉.機(jī)器翻譯研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J].產(chǎn)品安全與召回， 1998（2）：32-35.

[2]戴新宇， 尹存燕， 陳家駿，等.機(jī)器翻譯研究現(xiàn)狀與展望[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)， 2004， 31（11）：176-179.

[3]馮靜.談我國(guó)幾種機(jī)器翻譯軟件[J].商業(yè)文化月刊， 2009（4）：289.

[4]胡宇涵.機(jī)器翻譯的現(xiàn)狀及面臨的問(wèn)題[J].商丘職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)， 2013， 12（1）：81-82.

[5]黎斌， 唐躍勤.談我國(guó)機(jī)器翻譯軟件[J].成都師范學(xué)院學(xué)報(bào)， 2004， 20（3）：52-53.

[6]劉洋.神經(jīng)機(jī)器翻譯前沿進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展， 2017.

[7]龐斌.機(jī)器翻譯——從統(tǒng)計(jì)學(xué)方法到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J].數(shù)字通信世界， 2016（12）.

[8]楊森.談機(jī)器翻譯系統(tǒng)的使用心得——以谷歌在線翻譯為例[J].濟(jì)寧學(xué)院學(xué)報(bào)， 2011， 32（6）：122-125.

[9]張周.百度翻譯和谷歌翻譯的較量——以漢譯英翻譯為例[J].科海故事博覽·智慧教育， 2013.

[10]鄒玥俐. 機(jī)器翻譯不可盲取[J]. 科教導(dǎo)刊：電子版， 2016（23）：100-101.