日语视频自动翻译软件(日语视频同声翻译软件)

2021年5月26日，北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室举办校园开放日活动，旨在进一步普及人工智能在教育领域，尤其是语言识别和翻译领域的创新应用。目前，人工智能技术因其高效灵活的特点被广泛应用到各类翻译领域，给译员们带来了极大便利。那么，人工智能翻译究竟如何赋能翻译工作？

人工智能翻译走了多长的路？

得益于人工智能的飞速发展，Google翻译、有道翻译、搜狗翻译等机器翻译的准确度得到大幅提升，百度也推出了支持英语、日语、汉语、中文四种语言的AI同声传译软件。实际上，我们目前所拥有的智能翻译软件经历了一场漫长的进化史。

最早出现的机器翻译基于语法规则，将A语言一句话中的每个单词一一对应替换成B语言，从而形成最终译文。后来，人们开始使用人工智能技术基于统计数据进行翻译，即在自身语料库中储存大量语言数据（均来自于人类真实使用过的词句），通过不断进行单词间的排列组合，最终找到一个准确度最高的完整译文。百度人工智能技术委员会主席何中军曾提到，首个互联网翻译系统是2006年Google利用自身庞大的数据库，基于统计数据法建立的。发展到2015年之后，人工智能翻译普遍采用基于神经网络的语言系统。受人类大脑的神经生物学机制的启发，该系统能够从结构化的数据中进行无监督学习。不再需要向人工智能一次一个地提供语言数据，只需将它们发布到互联网上，系统就会完成剩下的工作。2015年，百度就基于神经网络建立了自身翻译系统，使译文质量大幅提升。

人工智能翻译遇到哪些难题？

目前，人工智能翻译多应用于普通笔译领域，在专业笔译、现场口译领域遇到了瓶颈。翻译界对译文提出的标准通常为“信、达、雅”。“信”是指译文要准确，不歪曲，不遗漏，也不要随意增减意思；“达”是指不拘泥于原文形式，译文通顺明白；“雅”则指译文时选用的词语要得体，追求文章本身的简明优雅。这要求译者不仅能够准确理解原文含义，还要结合中外文化、原文情感、特殊情景等因素对译文进行润色调整。但是，由于技术的局限性，人工智能翻译的译文准确度尚待提升，它们也难以理解特定情景语义、专业术语、演讲者情感等内容，因此，译文仍存在漏译、错译、译文生硬等问题。

受到文化差异、个人情感、特殊情景等因素对译文的影响，人工智能翻译依旧需要深度挖掘语言数据，不断充实语料库，提高自身智能翻译系统。

人工智能翻译未来如何发展？

现阶段的人工智能翻译为翻译人员提供了良好的辅助参考，人们可以在机器翻译的基础上进行润色调整，既提高了工作效率，又保证了译文的严谨准确度。

另一方面，随着技术融合不断加深，心理学、计算机科学和神经生理学等学科交叉，人工智能、机器人和传感器等技术也在加速发展，人工智能可以通过观察人的面部表情、手势、眼神、声调、头部动作、说话频率和持续时间来判断人的情感信息。未来，人工智能翻译或可以通过增强神经网络、不断扩充语料库、增强情感计算技术来提高自身译文质量。（李翊君 ）

指导老师：中国传媒大学副教授于晗

专家：中国传媒大学信号与信息处理专业副研究员余心乐