Challenges and Countermeasures of Machine Translation to Translation and Interpretation under the Background of Artificial Intelligence

2021 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 55-59
Author(s):  
Tao Tao
2021 ◽  
Vol 74 (2) ◽  
pp. 25-31
Author(s):  
D.R. Rakhimova ◽  
◽  
К. А. Zhakypbayeva ◽  

Machine learning is one of the main branches of artificial intelligence. Its main idea is not only to use an algorithm written by a computer, but also to learn how to solve a problem on your own. Recently, in the field of translation, the issue of using machine learning and its integration with translator fixes has become very relevant. This new direction in professional English translation is called post-edited machine translation (PEMT) or post-edited machine translation (MTPE). Since the collaborative work of man and machine has given good results, this, in turn, sparked interest in post-editing and the development of automated post-editing systems. The article analyzes the advantages, disadvantages of the currently widely used online translation systems from English into Kazakh. The implementation of machine learning requires a large number of corpuses in English and Kazakh. The article contains code, results that allow you to collect corpuses.


1988 ◽  
Vol 12 (2) ◽  
pp. 130-147 ◽  
Author(s):  
Klaus Schubert

RESUMO Esprimivo kaj reguleco: Kio igas Esperanton taůga por perkomputila tradukado En la esplora kaj evoluiga projekto Distribuita Lingvotradukado (DLT) ce la programaren-trepeno BSO en Utrecht Esperanto estas uzata kiel interlingvo en perkomputila tradukado. La firmao kaj la nederlanda Ministerio pri Ekonomio investas en tiun projekton 17 milionojn da guldenoj. De kie originas tioma fido al projekto, kies sukceso senpere dependas de la kvalitoj de Esperanto? Oni uzas interlingvon interalie por igi traduksistemon multlingve plukonstruebla. Tutaǔtomata altkvalita tradukado montriĝis neebla, pro kio ciuj nuntempe uzataj kaj evoluigataj sistemoj bezonas heipon fare de homo antaǔ, dum aǔpost la tradukproceso. En in-terlingva sistemo oni kvazaǔ dufoje tradukas la tekston, tiel ke necesus dufoja homa helpo. Tio tamen estas tre nedezirinda pro praktikaj problemoj, des pli se la sistemo havas disigitajn duonojn de la duobla tradukproceso, kiel ekzemple en multlingve konsultebla informbanko. Tial oni strebas al tre speciala interlingvo: Lingvo el kiu eblas tutaǔtomate plutraduki, post kiam okazis traduko al ĝi el iu origina lingvo. Tiu postulo premisas lingvon kun pli ol kutime klara kaj regula forma strukturo, kiu tamen samtempe disponas pri la plena esprimivo de homa lingvo. Etna lingvo ne taǔgas por tiu funkcio pro troa nereguleco. Artefarita formäla simbolsistemo ne povas atingi la bezonatan esprimivon. Ci tion montris Hjelmslev per lingvoteoria tezo pri la diferenco inter homa lingvo (dagligsprog) kaj artefarita simbolaro. En DLT Esperanto (en milde modifita formo) plenumas la funkcion de interlingvo. En ĝi okazas la plej komplikitaj kaj laborintensaj laborpaŝoj de la tradukproceso, nome cio semantika kaj pragmatika. Tiel Esperanto estas la lingvo de Artefarita Inteligento en DLT. Ĉu Esperanto vere posedas la necesan kombinon de reguleco kaj esprimivo? Rilate regulecon la DLT-laborgrupo enkondukis unu esencan modifon, igante sian version de Esperanto sintakse neam-bigua. Sed jam normäla Esperanto havas multajn tradukfaciligajn trajtojn, al kiuj apartenas ĝia regula vortfarado. La vortgramatika teorio de Saussure kaj Kalocsay estas bone adaptebla al perkomputila analizo de kompleksaj vortoj. Rilate esprimivon ekzistas multaj studoj, cefe pri literatura uzo. Cu ekzistas pli bona planlingvo aǔ cu eblus fari por ci tiu apliko ankoraǔ pli taǔgan ol estas Esperanto? Ne, car esenca eco, nemalhavebla ce interlingvo, estas ĝia aǔtonomeco, akirita dum multjara uzado en internacia lingvokomunumo. Tiun akirajon, kiu distingas la nunan Esperan-ton de artefaritaj simbolsistemoj, ne eblas krei por nova aǔ jama projekto. Gi nur povas estigi per longdaüra evoluo. DLT kaj parencaj projektoj grave dependas de la scienca fakscio pri planlingvoj. Estas dezirinde ke la ĝenerala lingvoscienco konsciiĝu pri la unika fenomeno, observebla en la evoluo de Esperanto (kaj la ekevoluoj de aliaj planlingvoj) de artefaritajo per uzo al lingvo. Tiu evoluo estas interesega studobjekto en si mem, sed krome ĝi pli fokuse montras ecojn de etnaj, piĝmaj kaj interetnaj lingvoj, observeblajn en Esperanto kvazaǔ sub laboratoriaj kondicoj. SUMMARY Expressiveness and Formal Regularity: What Makes Esperanto Suitable for Machine Translation The multilingual machine translation system DLT makes use of Esperanto as an intermediate language in which a substantial part of the translation subprocesses are carried out, especially all applications of Artificial Intelligence such as semantic disambiguation by means of a knowledge bank and a word expert system. The requirements for such an intermediate language and the reasons for preferring Esperanto to both ethnic languages and other planned languages and artificial symbol systems in this function are described. The motivation for this choice is found in a combination of formal regularity, subtle expressiveness, and semantic autonomy. These three properties do not combine with each other except in a purposefully planned language system that after the phase of deliberate system design has passed through a sufficiently long period of practical, unreflected use in a speech community. This condition reflects the development from a planned language project to a human language.


2018 ◽  
Vol 175 ◽  
pp. 03037
Author(s):  
Changchun Hong

As a kind of revolutionary technology, artificial intelligence marked an explosive transformation in many fields of study. Nowadays, much of the translation work used to be done by human has been undertaken by machines. The construction of corpus is a crucial step leading to successful machine translation. The paper aims to exploring the mode of corpus construction from the perspective of information mining, information retrieval and information processing. The retrieval system uses web crawlers to collect network information and automatic tagging technology to index the collected information, then applies corresponding language processing techniques to achieve correspondence between two languages and form an index database. In the age of artificial intelligence, machines can keep a track of many users’ searches, queries, so as to record, extract as well as to feed back on different translations to build a new corpus. In this way, machine translation is improving in its scope and accuracy in translation with the goal to take up the tedious work of human translation as well as to increase the speed and reduce the cost of it.


Author(s):  
Natalya V. Nikulina ◽  

The paper emphasizes that the study of Google Translate capacities in simultaneous translation might be relevant due to the advances in machine translation based on artificial intelligence technologies. The research material includes transcripts of public speeches and their Russian-to-English translation collected from the Official Internet Resources of the President of Russia [http://kremlin.ru/] as well as Russian-to-English translation of the speeches via Google Translate. The paper analyses structural and semantic features of Russian linguistic means that convey cause-and-effect relations and reveals the ways of simultaneous human and machine interpreting them into English.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document