自然语言处理的应用 未来的人工智能会不会取代翻译职位？你怎么看？
未来的人工智能会不会取代翻译职位？你怎么看？
有的会，有的不会。
商务翻译、手工翻译和新闻报道翻译仅用于将信息转换为另一种语言，很可能被机器翻译所取代。事实上，这是自然语言处理的一个快速发展的领域。文学翻译，如小说、戏剧、诗歌和电影，不容易被机器翻译所取代。
我们很容易看出这两种翻译的区别，即是否包含情感因素。
事实上，机器翻译并不容易，因为要在不同的语言中找到准确对应的意思并不容易。早在上世纪五六十年代，人们就开始尝试机器翻译，但随着当时技术水平的提高，无法实现有效的翻译。当时的一次评估表明，机器翻译远不能准确地转换意思，而这份评估报告直接导致了机器翻译在未来十年的沉寂。
直到20世纪90年代末，由于大量语料库的建立和计算机性能的提高，利用统计方法改进机器翻译成为可能。2006年，基于多层神经网络的深度学习技术终于取得突破，机器翻译开始走上快车道。2016年和2017年，谷歌的机器翻译技术迎来了两次重大升级，英法翻译的准确度基本达到了人工翻译的水平。
但即便如此，机器翻译也只能用于信息翻译工作。这些清晰客观的信息可以通过机器翻译译成另一种语言。然而，从长远来看，文学作品在计算机能够理解人类情感之前是无法准确翻译的。
在文学翻译中，译者不仅要对原文有充分的理解，而且要能自如地使用母语。如果一个译者不是一个好的作家，他就很难翻译文学作品，因为他不能选择正确的词语来表达原文中的情感。
情感，还是人工智能不可逾越的障碍啊。
什么是自然语言处理（NLP）？
自然语言，简而言之，是人类的自然语言，你说，写，读或理解。它也是沟通的媒介。
我们使用计算机算法、数学概念和统计技术来处理这些语言，以便机器能够像人类一样理解它们。
深度学习技术在各领域的主要应用有哪些？
层次结构一般由输入层、隐藏层和输出层组成。
近年来，基于其算法特点的深度学习方法受到了越来越多的关注，但在理论、建模、工程实现等方面仍面临挑战。为了得到更广泛的应用，还需要进一步的开发和优化。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
