关于谷歌翻译的论文范文5篇(5)

    　[摘 要] 以往的计算机翻译工具研究大多从译文的质量或技术层面进行分析或比较，然而从其所使用的翻译方法的角度，对计算机翻译工具进行研究却并未受到研究人员的关注。文章基于计算机翻译方法，比较使用不同翻译方法的计算机翻译工具，以Systran、谷歌翻译（Google Translate）及SDL Trados为例，比较其优势和劣势，为用户提供使用计算机翻译工具的建议。
　　
　　[关键词] 计算机翻译方法；计算机翻译工具；Systran;谷歌翻译；SDLTrados.
　　
        随着计算机翻译工具的日益普及，其使用逐渐频繁和广泛，而大多数普通用户对这些工具并不了解和熟悉。因此，对这些令人眼花缭乱的工具之间的比较研究日益迫切。早期的计算机翻译或计算机辅助翻译研究多集中于功能介绍、说明和分析，之后渐渐出现对不同翻译工具的比较研究，但这些比较研究大多侧重于从不同翻译工具的译文质量或技术层面进行分析。梁三云（2004）比较了计算机翻译和计算机辅助翻译在设计理念、应用范围及翻译引擎的特点。阎姗（2012）探讨了多种翻译工具在科技英语翻译中的应用。朱玉彬、陈晓倩（2013）从功能性、易用性的角度进行了国内外四种常见计算机辅助翻译工具的比较研究。本文试图以计算机翻译方法为基础，比较以Systran、谷歌翻译（Google Translate）及SDL Trados 为例的翻译工具使用不同的翻译方法而产生的使用优势和劣势，为各类翻译工具的用户提供实用有效的建议。
　　
　　1、计算机翻译方法简介

        计算机翻译方法即计算机翻译工具的系统的设计和策略。计算机翻译的研究从 20 世纪中期开始，其中最经典的两大类是基于规则（Rule-Based）和基于语料库（Corpus-Based）的方法。
　　
　　基于规则的方法是早期计算机翻译研究的主要方法。基于规则的方法可分为 3 类：直接翻译法（DirectTranslation System）、中间语法（Interlingual System）和转换法（Transfer System）。随着计算机的计算速度和存储容量大幅提高，80 年代初出现了基于语料库的翻译方法。它又可分为基于实例的计算机翻译（Example-BasedMachine Translation）和基于统计的计算机翻译（Statistical-Based Machine Translation）。对计算机翻译工具的深入研究，一些新的翻译方法也不断涌现，如基于记忆（Memory-Based）的方法。
　　
　　2、不同计算机翻译方法的应用比较--以 Systran、谷歌翻译、Trados 为例

        Systran 系统使用的是基于规则的方法中的转换法。当待翻译的文本，即源语言（Source Language,简称SL）12被输入 Systran 系统后，系统运用源语言词典及语法规则，将其转换成源语言内部表达。之后，源语言的内部表达经过系统内部的双语词典及转换规则被转换为目标语言（Target Language,简称TL）的内部表达。最后，通过目标语言词典和语法规则，系统根据目标语言的内部表达生成目标语言，翻译完成。其过程如下图。