机器翻译
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作者[法]蒂埃里·波贝（Thierry Poibeau）
出版社机械工业出版社
ISBN9787111627715
出版时间2019-08
装帧其他
开本32开
定价59元
货号1201935310
上书时间2024-06-19
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
蒂埃里？波贝（Thierry Poibeau）是法国国家科学研究中心主任和LATTICE实验室（语言、文本、特征信息和认知）负责人，LATTICE是由法国国家科学研究中心（CNRS）、巴黎高等师范学院（ENS）、巴黎文理研究大学（PSL）、巴黎第三大学（SorbonneNouvelle）和索邦巴黎西岱大学（USPC）联合资助的一个研究实验室。他同时还是剑桥大学理论与应用语言学系的讲师。
目录
译者序原书致谢章绪 论 / 001第二章翻译难点 / 007 翻译的本质是什么 / 007 什么是恰当翻译 / 008 恰当翻译的标准 / 010 机器翻译的影响 / 011 为什么用计算机分析自然语言是非常困难的 / 014 自然语言与歧义 / 014 机器翻译产生的主要问题 / 019目 录目 录VII 自动翻译系统和人工翻译系统 / 020第三章机器翻译发展概述 / 023 基于规则的系统：从直接方法到语际方法 / 023 统计机器翻译系统的变革 / 029 发展历史快速回顾 / 031第四章计算机出现之前 / 035 通用语言问题 / 035 历史悠久的传统 / 036 人工语言 / 038 第二次世界大战期间机器翻译系统的发展 / 040Artsrouni 机械大脑 / 040Smirnov-Trojanskij 辅助翻译环境 / 042第五章机器翻译的开端：个基于规则的系统 / 045 先驱者 / 046VIII机器翻译 早期实验 / 046Weaver 的备忘录 / 047 机器翻译的真正开端（1950~1960 年） / 055 早期 / 055 个基于规则的系统的发展：Turmoil 和 Enthusiasm / 057 美国之外的研究 / 061 觉醒期（1960~1964 年） / 063Bar-Hillel 的批评 / 064 讨论 / 066第六章1966 年的 ALPAC 报告及其影响 / 069 报告内容 / 070 报告的直接后果 / 0741965~1990 年：长期停顿 / 076 更广泛的研究工作 / 076 个商用系统 / 079第七章平行语料库与语句对齐 / 083目 录IX 平行语料库或双文本的概念 / 083 平行语料库的可用性 / 087 现有语料库 / 087 平行语料库的自动创建 / 089 语句对齐 / 092 基于语句相对长度的对齐 / 093 词汇法 / 096 混合法 / 098第八章基于示例的机器翻译 / 099 基于示例的机器翻译概述 / 101 翻译示例的搜索 / 103 基于示例的机器翻译的优缺点 / 105第九章统计机器翻译与词对齐 / 109 一些示例 / 110 机器翻译的“基本方程” / 113 词汇对齐的不同方法：IBM 公司模型 / 118X机器翻译 模型 1 / 119 模型 2 / 124 模型 3 / 124 模型 4 / 125 模型 5 / 126 翻译（或处理）阶段 / 127 返回到研究领域的根源 / 130第十章基于分段的机器翻译 / 131 面向分段的机器翻译 / 131 双重对齐 / 132 基于分段的机器翻译一般问题 / 133 在统计模型中引入语言信息 / 138 考虑句法的对齐模型 / 139 考虑语义的对齐模型 / 142第十一章统计机器翻译的挑战与不足 / 145 语言多样性问题 / 146目 录XI 稀有语言的案例与中枢语言的回归 / 147 如何快速开发针对新语言的机器翻译系统 / 152 混合机器翻译系统 / 152 基于规则的系统现状 / 154 当前挑战：新语言对机器翻译系统的快速发展 / 155 是否统计过多 / 156 基于统计的翻译系统的主要局限性 / 156 统计并不排斥语义 / 157第十二章深度学习机器翻译 / 161 深度学习机器翻译概述 / 162 深度学习机器翻译当前所面临的挑战 / 168第十三章机器翻译系统的评价 / 175 次评价活动 / 178 综合评价 / 179 评价小组 / 180XII机器翻译 充分性和流畅性 / 181 人工辅助翻译 / 181 寻求自动评测 / 183BLEU / 183NIST / 184METEOR / 185 自动评价方法评述 / 186 评价活动的扩大 / 187 自动评价的经验教训 / 189 根据语言对的任务难度评测 / 189 翻译错误类型 / 194第十四章机器翻译产业：专业与大众市场间的应用 / 197 主要市场，难以评价 / 197 市场概览 / 198 免费在线软件 / 202 商业化产品 / 206目 录XIIISystran 公司案例 / 208 全球市场 / 210 机器翻译的新应用 / 211 跨语言信息检索 / 213 自动字幕和说明 / 214 多语对话的直译 / 214 手机和通信对象 / 216 翻译辅助工具 / 217第十五章结论：机器翻译的未来 / 221 商业化挑战 / 221 机器翻译的认知方法 / 224附录 / 229 附录 A 术语 / 229 附录 B 推荐与扩展阅读书目 / 238
内容摘要
本书主要介绍了机器翻译系统开发过程中的主要问题、机器翻译的发展历程及*新进展。其中着重阐述了机器翻译领域的主要方法：基于规则的方法、基于示例的范式、目前*流行的统计范式和基于分段的方法以及目前*优选的深度学习机器翻译。*后还讨论了机器翻译的评价问题，以及该领域内的主要参与者和商业化现状。本书可作为机器翻译领域技术人员的参考用书，同时也可供广大计算机科学、人工智能领域对自然语言处理感兴趣的读者阅读。
精彩内容
原书致谢如果没有同事和朋友的大力支持，就不可能完成本书的编写工作。在此要感谢 Michelle Bruni、Elizabeth Rowley-Jolivet、PabloRuiz Fabo 和 Bernard Victorri 在本书编写过程中的无私帮助。另外，还要感谢 MIT 出版社的编辑和工作人员，尤其是 Marie Lufkin Lee和 Katherine A. Almeida。最后，要感谢匿名审稿人的细致评阅以及提供的许多有见地的评论和建议。译者序机器翻译，又称自动翻译，是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。机器翻译技术的发展一直与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展密切相关。从早期的词典匹配，到词典结合语言学专家知识的规则翻译，再到基于语料库的统计机器翻译，随着计算机计算能力的提升和多语言信息的爆发式增长，机器翻译技术也逐步成熟，并为广大用户提供实时、便捷的翻译服务。本书旨在简要概述机器翻译的发展历程。首先介绍了在开发机器翻译系统时必须解决的主要问题。然后详细介绍了机器翻译的发展历程，其中包括从计算机出现之前的机器翻译初期到基于深度学习的最新进展。本书着重分析了自从机器翻译领域创建以来的主要方法：基于规则的方法以及 ALPAC 报告及其影响；推动该领域研究飞速发展的平行语料库、基于示例的范式；目前最主流的统计范式；基于分段的方法和目前最先进的基于深度学习的方法。另外，本书还对机器翻译的质量评价问题进行了深入讨论。最后，介绍了该领域世界范围内的主要参与者以及商业化现状。本书作者长期从事机器翻译领域的研究和实践，对机器翻译领域的发展和问题进行了深入总结和归纳。全书共 15 章，主要由连晓峰翻译并审校。此外，郭其豪、潘兵、刘鹏华、田恒屹、王焜、贾琦、洪兆瑞、王子天也参与了部分翻译工作。鉴于译者的水平有限，书中不当或错误之处在所难免，恳请各位业内专家、学者和广大读者不吝赐教。译者
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