技术背景

　　（1）机器翻译研究历程

　　机器翻译的研究在上世纪五十年代就已经展开，早期的工作主要以基于规则的方法为主，进展相对来说比较缓慢。之后美国自然语言处理咨询委I员会还作出了一个质疑了机器翻译的可行性的报告，对该领域研究造成了一定阻碍。到了上世纪九十年代，IBM提出了著i名的基于词的翻译模型，开启了统计机器翻译时代，随后短语和句法模型相继被提出，镇江口译翻译，翻译质量得到了显著提升。***近两年神经网络机器翻译方法开始兴起，该方法突破统计机器翻译方法中的许多限制，成为当前的研究热点。

　　（2）统计机器翻译

　　统计机器翻译的基本思想是充分利用机器学习技术从大规模双语平行语料中自动获取翻译规则及其概率参数，然后利用翻译规则对源语言句子进行解i码。对于给定的源语言句子，统计机器翻译认为其翻译可以是任意的目标语言句子，镇江口译翻译公司，只是不同目标语言句子的概率不同。而统计机器翻译的任务，就是从所有的目标语言句子中，找到概率***i大的译文。

　　（3）神经网络机器翻译

　　神经网络机器翻译（neural machine translation，NMT）是近年来兴起的一种全新的机器翻译方法，其基本思想是使用神经网络直接将源语言文本映射为目标语言文本，这种编码器解i码器架构使得它可以采用端到端的方式进行训练，能同时优化模型中的所有参数。完全不同于传统机器翻译中以基于离散符号的转换规则为***的做法，需要经过词对齐，抽规则，概率估计和调参等一系列步骤，容易产生误差传播。神经网络机器翻译使用连续的向量表示对翻译过程进行建模，因而能从根本上克服传统机器翻译中的泛化性能不佳、独立性假设过强等问题。

本地化≠文本翻译

　　过去很长一段时间里，每当国际***厂商球有游戏大作发布，镇江口译翻译企业，国内的众多玩家就会巧手期盼地等待字幕的小伙伴们上传字幕。再到后来，国际大厂和一些具有***化视野的运营代理公司，也逐渐意识到了中国市场的巨大潜力——拥有世界第i一的互联网用户基数和傲视群雄的游戏市场规模，于是许多产品在发布时就配有简体中文版和繁体中文版，以迎合遍布各地的华语用户。

　　一些人不明白其中的原委，认为这些产品的（中文）本地化“不就是多翻译了几行文本”，将外文翻译成中文而已。难道本地化仅仅只是将游戏中的文本翻译后贴上去而已？***明显不是。这只是一些人不了解本地化的真正含义而已。

　　游戏本地化是一个非常繁杂的系统过程，其中涉及到译员、编辑、营销人员和***之间的反复协商和互动。事实上，单单是将英文译换成中文，或是将日文译换成中文，是***可能将游戏投向海外的。业内人士表示，一款游戏是否会被本地化，这完全取决于它自身的性质和游戏公司的优先级。开发代理运营会问自己4个问题：资金提供从哪里来?游戏是否仅适合××市场?这个系列以前有没有被本地化过?游戏的框架是什么?

　　因此我们可以发现一款游戏要推出中文版或是其他语言的版本，所涉及到的内容***仅仅是单纯的文本翻译而已。本地化过程中频繁的交流、互动、修改、测试，无一不会耗费大量的成本。

机器翻译并非能搞定一切

对于寻求快速翻译的人来说，镇江口译翻译报价，机器翻译工具是一个宝贵的资源。然而，如果是将你公司的网站翻译成外文时，使用这些翻译工具却是非常不明智的，尤其是当网站有数千万潜在用户时。因为语言是一种文化，翻译亦然。机器翻译虽然会帮助翻译者提高i效率，但却不具有理想的语言风格，看起来也不那么用心。

举个例子，美国***的可负担***法案网站，是为了指导人们通过复杂的程序来获得***保险而设立的。这个网站从英语翻译成西班牙语时，却表述不当，语法不对，让人感觉联邦***只是用

机器翻译了这些重要信息。结果，美国 5000 万西班牙语人口中只有一小部分在这个网站进行注册。翻译好的网站不应给用户造成不便，尤其是与***保健一样重要的领域。

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