当目标语言中没有合适的单词可供使用时

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译者还认为，该技术带来的限制（包括文本长度限制）存在问题，并且评估机器翻译性能的困难仍然存在。 现在，翻译专业人士面临的主要问题似乎是，虽然 NMT 的总体质量不断提高，但他们可以收取的后编辑费用却在迅速下降，因为人们认为后编辑不再那么重要。为此，许多人开始抵制甚至拒绝投稿工作。研究表明，停顿（思考）和参考对进行译后编辑所花费的时间影响最大​​，但译后编辑通常根据数量而不是时间支付报酬。 NMT 工具提供商现在提供定制选项和附加功能。虽然看起来几乎任何人都可以创建有效的定制 MT 引擎，但这样的努力需要技术技能和大量的语言知识。不熟练的翻译人员使用机器翻译的不可避免的后果将是令人尴尬的错误。 机器翻译面临哪些挑战？ NMT 继续给用户带来许多挑战，这些挑战继续引起困惑： 系统模糊性。 训练有素的神经系统在解码过程中选择特定单词或句子的原因尚未得到正确理解。

插入单个空格或标点符号可能会完全改变输出，因此系统不会产生可预测的结果。 域不匹配（域适应） 当翻 马来西亚电话号码表 译域外句子时，NMT 系统的性能会下降。MNT 系统倾向于优先考虑充分性而不是流畅性，因此当 NMT 面对未知领域时，它会产生较低质量的输出。 训练数据量 NMT 系统依赖于大量的训练数据。当训练数据的范围缩小时，输出的准确性会下降。MNT 在翻译低频词方面表现出弱点。 长句子 仅当句子包含 60 个字符或更少时，才能保持 MNT 的准确性。长句子会导致输出质量急剧下降。 妥协 既忠实于源语言又自然地使用目标语言是不可能的。为了获得总体上可接受的翻译，需要在意义和自然性之间进行折衷。在做出此类妥协方面，技术无法与人类相媲美。 机器翻译会出现哪些问题？ 机器翻译是所谓的语内翻译（从一种语言翻译到另一种语言）的一种形式。用目标语言生成文本的实践可以履行源文本的作用。文本的结构成分必须与单词的字面含义一起考虑。任何翻译至少涉及两种语言和两种文化传统。翻译时应考虑语言、文化和生活经历。必须考虑文档的作用和翻译的目的。风格也是一个重要的考虑因素。



换句话说，翻译是一项复杂的工作，需要技巧。 机器翻译可能缺乏处理以下问题所需的技巧： 词汇歧义：单词具有多种含义。 许多单词可以有两种或多种含义。例如，“音符”一词可以表示记谱、警告或音乐声音。这种词汇歧义可能会导致翻译错误。 词汇不匹配：语言社区之间不同的概念结构。 文化差异可能会导致词汇不匹配。例如，日语有多种表达雨概念的方式。其中许多都没有对应的英语表达。 词汇漏洞：跨语言的非词汇化概念。 ，这称为词汇空洞。译者必须创造适当的释义。 多词词位：习语、短语动词和搭配。 这些修辞手法对于译者来说是一个挑战，委婉语和夸张的使用也是如此，但所有这些都是营销材料的共同特征。必须注意短语的深层含义，否则，最终的翻译可能会令人困惑或可能无法产生相同的效果。 专业术语和专有名称：某些话语群体使用的词语以及通常不会出现在词典中的人名、地名和组织名称。 译者很难确定任何语言的这些方面的正确翻译。对于客户来说，在项目开始时向 LSP 提供正确的术语和精确的定义是非常有益的。 错误同源词：在多种语言中看似相同但实际上并非如此的单词。 虚假的同源可以被描述为虚假的朋友。