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机器翻译（machine translation，简称 MT；машинный перевод，简称 МП）是指应用计算机实现从一种自然语言文本到另一种自然语言文本的翻译。不同国家、不同民族的人因为所说的语言不同，相互交流产生了极大障碍，这催生了翻译这一学科的出现。在当今这个信息高度膨胀的时代，语言又是信息最主要的载体，如何能够突破语言障碍，低成本、高效率地得到其他语言文本准确的译文，从中获取有价值的信息，成为全世界广泛关注的问题之一。人工翻译从培养翻译人员，到提供翻译设备（如同声传译设备），都面临着成本巨大、效率低下等问题，在这种情况下，机器翻译必然会作为人工翻译的一个重要补充发展起来。现代翻译活动有别于以往任何一个时期，还在于技术类专业性文本的翻译需求大量增加。翻译这一类文本就要求译者对相关领域有一定的了解。然而职业译员通常都是文科出身，或者从事着与所译文本完全无关的另一专业，于是在翻译这样的材料时就会因为不懂术语等问题而困难重重；而懂外语的工程师或者科学家却有时又会因为缺乏职业翻译必备的素质（如忠实原文）而对原文进行大肆改动，甚至造成对原文的严重歪曲。不少人认为，机器翻译的发展最终会致使人工翻译失业，其实这是对机器翻译的误解。虽然机器翻译的本质是让计算机来模拟人工翻译的思维方式，从而达到自动化的翻译过程，但是目前机器翻译（以俄汉机器翻译为例）中还存在很多亟待解决的问题，未来很长一段时间内，计算机仍然无法代替人类进行自主思维，这也就意味着，机器翻译仍然无法代替人工翻译。或者说，机器翻译出的结果即便有较高的可读性，但在体裁、美学等方面根本无法胜任，仍然需要进行人工校对、修改和完善，才能产生质量比较高的译文。因此，机器翻译并不是翻译人员的竞争对手，相反，它可以先帮助翻译人员查出生词，粗略理解原文大意，帮助核对术语的一致性，是翻译人员的可靠助手和亲密朋友（冯志伟，2004：11）。

1. 2 各种类型的机器翻译系统

世界上现存的机器翻译系统多种多样，根据工作原理，可以将它们主要分为基于规则的机器翻译（основанная на правилах МП, Rule-Based MT，简称 RBMT）和基于语料库的机器翻译（Corpus-Based MT，简称 CBMT）两种，其中基于语料库的机器翻译又分为基于统计的机器翻译（Statistic Machine Translation，简称 SMT）和基于实例的机器翻译（основанная на примерах МП, Example-Based MT，简称 EBMT）。然而，无论是哪种机器翻译系统，都无法独自胜任将一种语言完美地翻译成另一种语言的工作，它们有各自的优点，但同时缺点也非常明显。将这三种机器翻译系统相互融合，取长补短，势必是机器翻译研究的大方向。

1. 3 机器翻译的发展历程

二十世纪被人们誉为“翻译时代”，其中一个重要的原因就是机器翻译的问世。几个世纪以来，翻译的对象一直是宗教典籍以及文学作品，然而第二次世界大战结束之后，出于实际需求，外交、商业、科技等方面的交流开始蓬勃发展起来，其译文数量猛增，甚至超过文学翻译。1945 年联合国成立，规定以英语、法语、俄语、汉语和西班牙语作为五种工作语言；1957 年，法国、联邦德国、意大利、荷兰、比利时和卢森堡六国组织成立欧洲共同体。到今天为止，联合国的正式工作语言已经增为六种（英、法、俄、汉、西、阿）；而欧盟随着成员国不断增加，已经有 20 种官方语言。随着各种国际组织和专门机构的成立，对翻译人员的需求也日益增多，于是各国相继成立专门培养翻译人员的学校，来补充这一巨大缺口。然而，由于国际间政治、科学、文化交流不断扩大，各种语言的材料文件堆积如山，即便是大量培养翻译人才，这一缺口仍然越来越大，传统的人工翻译面临着时代严峻的挑战。随着第三次科技革命的规模不断扩大，电子计算机的发明和不断改进为机器翻译的产生奠定了物质基础，其惊人的运算速度启发人们开始思考翻译技术的革新。

2.俄汉机器翻译中的问题...............................12

2. 1 现有的俄汉机器翻译系统................................ 12

2.2 三个系统中存在的问题............................. 12

2.2.1双部句..........................................13

2.2.2单部句........................................19

2. 3 产生诸多问题的主要原因............................. 26

2.3.1对翻译过程的研究不够深入........................27

2.3.2对语言规则的总结不够细致...........................27

2.3.3对俄汉平行语料库的建设不够重视...................28

3. 对解决俄汉机器翻译问题的思考 .........................31

3. 1 词类标记与词类转换......................... 31

3. 2 义项选择................................. 33

3. 3 词典的完善度.............................. 34

3. 4 句子结构与句型转换..................... 35

3. 5 词序的调整........................... 35

3. 6 俄汉平行语料库的建立................... 36

3.对解决俄汉机器翻译问题的思考

通过上一章的实验可以发现，三个俄汉机器翻译系统在翻译不同类型的简单句时暴露出了诸多问题。通过分析产生这些问题的原因，我们看到了目前俄汉机器翻译研究中的不足。就此我们提出以下几点建议，以帮助改善现有的俄汉翻译系统的质量，使它们能够更好地服务于社会的方方面面。

3. 1 词类标记与词类转换

词类是指语言中的词在语法上的分类，是一个非常重要的语法概念。“在机器翻译过程中，语言信息是通过特征（feature）和特征值（feature value）来表示的。”（冯志伟，2004：76）因此要想让机器翻译系统识别一门语言，首先就需要对这门语言根据不同的特征来定义不同的特征值。一门语言在不同的层面可以有很多特征，每个特征又有若干个特征值。词法层面的特征首先就表现在一个词的词类上。每一门语言中，词的数量都是十分庞大的，语法研究当然不能只是就个别词来讨论。“从结构主义语言学的角度来看，语言的结构规律主要表现在语言单位的组合关系和聚合关系上。”（张斌，2000：2）同一词类的词可以构成一个聚合体，不同词类之间的词可以相互组合，就产生了组合关系。这样，一门语言对词的研究就可以归结为对几个词类的研究。相同词类的词有着相似的用法和语法意义，而不同词类的词则在这方面有着根本性的差别，但它们却可以根据一定规则进行组合。除此之外，一个词除了包含语义之外，还有着丰富的语法意义，例如其所属词类直接决定了本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。