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首先公开一个公开的秘密，其实很多译员都是使用机器翻译的，先用机器翻译做一遍，之后再修改，当然，也包括我在内。机器翻译确实很有发展前景。十年前，我那时还在读研究生，各种翻译软件基本上还都是以死译为主，比如网易词典翻译、百度翻译、谷歌翻译等，给出的翻译译文不忍直视，生拉硬扯把意思翻译出来，甚至那句话本来就不正确。当今，AI技术不断进步，语料库的不断扩充，机器翻译的质量已经逐步提升。例如原来都是死译，现在已经会切分一部分比较简单的意群了。当然，对于比较复杂的句子，以及文学类翻译，机器翻译依然不够理想。目前，机器翻译有利于对文稿进行初步加工，起码可以减少一部分阅读时间和输入时间。简而言之，对于实用文体的翻译，机器翻译的确做到了一部分的辅助作用。然而，作为市场中的翻译，要有起码的职业道德。无论是什么商业化翻译，尤其是纯技术类资料，肯定不能只是机器翻译了事。尤其是政府文件和技术资料，没有谁会放心用机器翻译的译文直接来应用。而且，在机器翻译的基础上进行修改，很多时候改动的也非常多，这个我有亲身经历。去年，我曾经做了一个月的网络小说翻译，单价其实不高，单纯就是为了做汉译英，我喜欢汉译英。我首先用了机器翻译，发现结果一塌糊涂，还不如自己直接写来的快。需要提一句的是，北京大学早在几年前就开设了计算机辅助翻译专业（CAT），这个动向值得关注。因为，这正是机器翻译并非一无是处，而是前途光明的象征之一。总之，机器翻译不可能全盘否定，当然也更不能全部依托，把它作为辅助，是唯一正确的选择。译员也不必担心自己有一天会被淘汰，这几乎是不可能的，万一等到了那一天，人类就会灭亡了。 相信我，做翻译吧，我们可以相互交流。
当然有的，及其毕竟是机器很多文学作品他们翻译的还是不够贴切。
Waiting for his not laugh, but grim death. At the carnival, Mengtelisuodai black thick mask, wearing acape, this dress is a symbol of death (Monterey shuttle is really Fu spit Nuttall death, he will lead the world from hell). In the novel, the carnival is a symbol of life and the world; and the tomb is a symbol of death and hell. Torches in their hands more and more weak, but also a symbol of Fu spit Nuttalllight of life in extinguishing. It is worth mentioning that, Monterey shuttle family crest and motto. It is so big a human foot, gold, lined with a sky blue. Take a step on the broken from the snake, snake teethbite the heel. The motto is: who hurt me, must be punished. All of these are the symbol of revenge.Death, death, hell, revenge, all of these are firmly seize the reader's heart, let a person with one's hair standing on end.Then, reflect the irony: the hero's name Fu Tu Nuttall (Fortunato) and English Fo rtunate (lucky) are similar in pronunciation. And Fu breathing support but not lucky, culminating in the carnival is that heis a friend enemy murder. Secondly, the last bottle of wine in one gulp of Fortunato brand Degre F(De Grave), is a white Wine from France Bordeaux. G rave in the English 'was in the grave, but Fortunato didn't know he was to his grave. A strong contrast between his relaxed mentality and he will face death and Mengtelisuo vicious psychological, grabbing the reader's curiosity. The irony of the reader in contrast to the grotesque deep theme experience more profound, more intense this fear ofrepressive atmosphere feeling.The most important is the story of a murderer, the mind clear, calm, no ordinary people commit crimethe cramped and uncomfortable. He step by step into the cellar enemy, will the enemy waist tied inniches with chains, ready to be alive suffocated walls. When the wall nearly half, / I ceasedm ylabours and sat down upon the bones0 (I simply for their live, sat down on the pile of bones), to appreciate the enemy give dying kicks, murder process as enjoy the process of revenge. After thecrime, he has no fear and guilt, only said: /M y heart g rew s ick0 (felt a bit sick), and w as on / It:account o f the dampness of theca tacombs0 (this is due to the tombs that moisture.). This and the reader to death and ideas inherent in revenge of the formation of a strong contrast, the irony of the resulting. Here the use of irony not only reflect the sick and twisted mind Avenger hatefulpsychological, but also to the greatest extent let readers have a fear.Fortunato wore the hat on the bell five times in the paper of the Communist Party of china. First appeared in the carnival night, Mengtelisuo encounter with Fortunato. The author put on FortumNuttall made simple description, this is the times of heavy ink is one of the few description. Fortunato was dressed as a clown, wearing a motley articles / tights, wearing a pointed hat round, tied withbells. He was in high spirits, a bit tipsy, under the Mengtelisuo inducement, too late to changeclothes, was unable to hold oneself back to pull to the tomb pit inspection Mengtelisuo wine. Arrangesuch a background for his final muddleheaded buried pit bottom end increased credibility. The second time was Fortunato one foot deep shallow foot walk in the dark, dank tombs is issued when the sound of the bell, which render the atmosphere of the Gothic horror story. Third and fourth isFortunato drink warm in the Mengtelisuo inducement, leisurely shaking his head out the sound of the bell and the fifth time when Fortunato is trapped in the depths of the vault lock, struggle helplesslyout the sound of the bell. Here, the author does not use any adjectives describe trapped lockFortunato fears and his hopeless struggle. His fear and struggle implied in his hat out of the bells.The first four times the sound of the bell is actually for the last time as foreshadowing, he this good use of technique preparation before and after care, make the story more compact, complete, also left the infinite space for readers to imagine.In the story the Terry shuttle hypocrisy advised Fu spit Nuttall back, because he coughed so hard.
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[1] 邢红兵，语法搭配的分类和作用－－多义词的激活机制之一，《机器翻译研究进展》，陈肇雄主编，电子工业出版社，1992年8月。[2] 邢红兵，含“VA”结构的句子的语义分析，《浙江师大学报（社会科学版）》，1994年第4期。[3] 孙宏林、孙德金、黄建平、邢红兵，关于确定现代汉语分词原则的实验报告，《北京语言学院第三届青年科学报告会论文集》（内部发行），北京语言学院教务处，1994年。[4] 孙宏林、孙德金、黄建平、李德钧、邢红兵“现代汉语研究语料库系统”概述（合作），《计算机时代的汉语和汉字研究》，罗振声、袁毓林主编，清华大学出版社，1996年11月。《第五届国际汉语教学讨论会论文选》，胡明扬主编，北京大学出版社，1997年10月。[5] 邢红兵、张普、崔永华，Chinese Character Component Disassembly and Standard of GB 13000. 1 Character Set，(第一作者)，《第二届术语学、标准化与技术传播国际学术会议论文集》，中国大百科全书出版社，1997年7月。[6] 邢红兵，现代汉语插入语研究，《语言工程》，陈力为 袁琦主编，清华大学出版社，1997年8月。[7] 邢红兵、张普、崔永华，对部件称说的建议，《计算机世界》，1998年4月27日。[8] 信息处理用GB13000.1 字符集汉字部件规范（主要起草人），语文出版社，1998年4月。[9] 邢红兵、张普，汉字基础部件称谓“音托”键位统计，《1998年中文信息处理国际会议论文》，清华大学出版社，1998年9月。[10] 邢红兵，现代汉语字、词基础部件统计分析，《1998年中文信息处理国际会议论文》，清华大学出版社，1998年9月。[11] 邢红兵，现代汉语词类使用情况统计，《浙江师大学报（社会科学版）》，1999年第3期。[12] 邢红兵，从分词的不一致性看汉语分词的难点，“机器翻译与计算机语言信息处理国际学术研讨会”论文，北京1999年6月。[13] 邢红兵，词性标注中难归类词语分析，黄昌宁 董振东主编，《计算语言学文集》，清华大学出版社，1999年10月。[14] 邢红兵、舒华，语料库建设与汉语认知研究，“第三届华人心理学家学术研讨会”论文，1999年10月北京。[15] 邢红兵，汉语词语重叠结构统计分析，北京语言文化大学第五届青年科学报告会论文（二等奖），1999年11月。[16] 邢红兵，汉语词语重叠结构统计分析，《语言教学与研究》，2000年第1期。人大复印资料中心《语言文字学》，2000年第6期转载。[17] 邢红兵，汉语水平词汇双音节词结构分析，北京语言文化大学第八届科学报告会论文。[18] 邢红兵、舒华、孟祥芝、尚悦，形声字声旁规则性效应调查，“国际华语教学研讨会”论文，2000年6月，新加坡。[19] 邢红兵，基于第三代语料库的信息领域术语动态更新，《语言文字应用》，2000年第2期。[20] 邢红兵，计算机领域汉英术语的特征及其在语料分布规律，Proceedings of 2000 International Conference on Multilingual Information Processing, Augest 9-13 Urumqi, China.[21] Sun Maosong, Zhou Qiang, Sun Honglin, Huang Changning, Zhang Pu, Xing Hongbing, Constructing a Word-segmented & POS-tagged Chinese Corpus and a Chinese Treebank, proceedings of 2000 International Conference on Chinese Language Computing, July 8-9, 2000[22] 邢红兵，计算机领域汉英术语的特征及其在语料分布规律，《术语标准化与信息技术》，2000年第3期。[23] 苑春法，李莼，崔永华，邢红兵（2001）. 基于遗传算法的汉语构词研究. 《清华大学学报（自然科学版）》2001年Z1期。[24] Lu Qin, Li Yin, Xing Hongbing, Li Ngai Ling and Chan Shiu Tong（2002），The Hong Kong Glyph Specifications for ISO 10646's Ideographic Characters，Twenty-first International Unicode Conference, Dublin, Ireland, 14-17 May 2002.[25] Xing Hongbing, Shu Hua, LiPing (2002). 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即将拿到毕业证，论文答辩在6.15，答辩时老师指出了格式上的问题，整理后6.20在系统提交了最终稿，现在需要存档，但导出的文档有些问题需要继续改，脑壳痛痛我学姐推荐的北京译顶科技那边做的不错，你可以考虑一下。知道更多可以加速去知道了解下。
机器翻译的要修改，语法上很容易有问题
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这种专业的论文还是需要人工好好翻译的，尤其是要发表到期刊上。不过你可以先用翻译软件翻一下再自己修改修改，我这边推荐你使用qtrans快翻，我自己最近就一直在用，它是采用先进的神经网络机器翻译引擎，译文效果还不错，翻译后的格式也会保留，不用再费力调整。费用是1块/千字符，相比人工翻译真的是很划算了，像你这种生命科学类的文章，自己翻完一整篇可是要秃然掉发的~
google在线翻译 在百度中找即可
机器翻译的要修改，语法上很容易有问题
机器翻译的要修改，语法上很容易有问题
这个当然可以的不过你要盯紧一点，因为有些软件翻译它会漏掉那么几个然后意思就会全变
看英文文献对于英语基础薄弱的学生一直是一个恼火的问题，幸好现在机器翻译的水平越来越高了，虽然并不完美，但是作为参考是足够的。 该网站使用谷歌翻译，还能够保留原文档的排版，亲测可用。 如图所示，因为论文的排版，这两句话被拆分为3句，相应的翻译结果必定会打折扣。 使用以上的两个简单方法的任意一种，翻译程序输出的文件。与英文文档对照使用。
你好，不违法，不过要向原著作者付费用。
机器翻译的要修改，语法上很容易有问题
一篇英文的长篇专业文章摆在面前，想了解里面说了啥你的通常做法是什么？谷歌，还是百度？翻译出来的文字可能依然会面临“相见不相识”的尴尬，依然需要耗费时力才能清楚了解文章的意思。 得益于人工智能、深度神经网络学习、大数据等的快速发展，机器翻译已能模仿人脑“理解语言，生成译文”。准确度、流畅度都得到大幅提高，甚至达到“译文流畅，符合语法规范，易于理解”的状态。 北极光投资的Atman（爱特曼）作为国内少有关注机器翻译并追求自动化的创业公司，就一直致力于此并在机器翻译的专业指标上已经遥遥领先。说的好不如做的到，本着求真精神，适逢我们投资的另外一家AI领域的公司（Drive.AI）的创始人近日在MIT Technology Review上发表了一篇有关自动驾驶深度学习的文章“Deep Driving”, 我们通过Atman在短短数秒内将文章翻译如下，全文未经人工修饰，机器“裸翻”，分享给各位，欢迎欣赏、评论、吐槽。我们也相信：阅读，在未来，可以变的更享受。Deep Driving A revolutionary AI technique is about to transform the self-driving car.一种革命性的人工智能技术将要改变自动驾驶车。October 18, 20162016 年 10 月 18 日 When the Google self-driving-car project began about a decade ago, the company made a strategic decision to build its technology on expensive lidar and detailed mapping. Even today, Google’s self-�0�2driving technology still relies on those two pillars. While that approach is great up to a point—we have good algorithms for using lidar and camera data to localize a car on the map—it’s still not good enough. Driving on complicated, ever-changing streets involves perception and decision-making skills that are inherently uncertain (see “Your Driverless Ride Is Arriving”).在 10 年前谷歌开始自动驾驶汽车项目时 ，该公司做出了一项战略决定 ，将在昂贵的激光雷达和详细绘图方面建立起它的技术。即便是今天，谷歌的自动驾驶技术仍依赖于这两个支柱 。虽然这种方法很好，但我们有好的算法来使用激光雷达和照相机数据将汽车定位在地图上。 但它仍然不够好。在复杂 、 不断变化的街道上驾驶，涉及到一种内在不确定的观念和决策技能 。 Now an artificial-intelligence technology called deep learning is being used to address the problem. Rather than using the old method of hand-coded algorithms, we can now use systems that program themselves by learning from examples of how a system ought to behave in response to an input. Deep learning is now the best approach to most perception tasks, as well as to many low-level control tasks.现在，正在利用一种称为深度学习的人工智能技术来解决这个问题。我们现在可以使用程序本身，而不是使用旧的手工编码算法，从一些例子中学习一个系统应该如何对输入作出反应。现在，深度学习是感知任务的最佳做法，也是许多低层级控制任务的最佳途径。 A self-driving car needs a perception system to sense things that are moving (cars, people) as well as things that aren’t (lampposts, curbs). Self-driving vehicles detect dynamic objects using sensors such as cameras, laser scanners, and radar. Of these three, cameras are the cheapest, but they’re also used the least because it’s hard to translate images into detected objects. Using deep learning, we’re seeing dramatic improvements in the car’s ability to understand and make use of such images.一个自动驾驶的汽车需要一种感知系统，让人们感觉到正在移动的物体以及那些没有改变的物体。自动驾驶车辆使用照相机、激光扫描仪和雷达等传感器来检测动态物体。在这三种中，摄像机是最便宜的，但也被最少使用，因为很难将图像转换为检测对象。利用深度学习，我们看到汽车理解和使用这种图像的能力有了显著改善。 We’re also seeing significant gains from something called “multitask deep learning,” in which a system trained simultaneously to detect lane markings, cars, and pedestrians does better than three separate systems trained in isolation—since the single network can share information among the separate tasks.我们还看到了从所谓的多任务深度学习中获得的可观收益，在该学习中，一个同步训练的 系统检测车道标志、汽车和行人。由于单一网络可以在不同的任务中共享信息，所以会比单独训练的三个独立系统要好。 Instead of relying entirely on a pre-computed map, the car can use the map as one of many data streams, combining it with sensor inputs to help it make decisions. (A neural network that knows from map data where crosswalks are, for example, can more accurately detect pedestrians trying to cross than one that relies solely on images.)汽车可以用地图作为许多数据流的一个， 而不是完全依靠一个预先计算的地图，从而将该地图与传感器的输入结合起来，以帮助它做出决定。例如，从地图数据中知道人行道的一个神经网络能够更准确地检测到试图穿越的行人，而不是仅仅依靠图像。 Deep learning can also alleviate one of the biggest issues identified by many who have ridden in a self-driving car—a “jerky” feel to the driving style, which sometimes leads to motion sickness. But a car trained using examples of humans driving can offer a ride that feels more natural.深入学习也能缓解那些在自动驾驶汽车上乘坐的许多人发现的最大问题之一 ——颠簸的驾驶感觉，有时会导致晕车。但是，受过人工驾驶数据训练的汽车会让人们感觉更自然。 It’s still early. But just as deep learning did with image search and voice recognition, it is likely to forever change the course of self-driving cars.现在还为时过早。但是，正如深度学习在图像搜索和语音识别上所做的那样，它有可能永远改变自动驾驶汽车的过程。
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