机器翻译又称为什么

㈠ 为什么要发明“机器翻译”这样的软件啊，译出来的都是垃圾

支持！鄙视软件翻译！垃圾中的垃圾！
稍微的单词可以用网上字典翻译！
MD有些人竟然将大段文字用软件翻译出来（狗屁不通）还照样拿分数！！

㈡ cpu的指令系统又称为什么

指令系统也称机器自语言。

机器语言是用二进制代码表示的计算机能直接识别和执行的一种机器指令的集合。它是计算机的设计者通过计算机的硬件结构赋予计算机的操作功能。cpu的机器语言，它是该cpu可以识别的一组由1和0序列构成的指令码。

用机器语言编程序，就是从实用的cpu的指令系统中挑选合适的指令，组成一个指令系列。一条指令就是机器语言的一个语句，它是一组有意义的二进制代码，指令的基本格式如，操作码字段和地址码字段，其中操作码指明了指令的操作性质及功能，地址码则给出了操作数或操作数的地址。

(2)机器翻译又称为什么扩展阅读：

之所以说指令系统是一个CPU的根本属性，是因为指令系统决定了一个CPU能够运行什么样的程序。所有采用高级语言编出的程序，都需要翻译（编译或解释）成为机器语言后才能运行，这些机器语言中所包含的就是一条条的指令。

无论处于上层的软件多么的高级，想要在CPU执行，就必须被翻译成"机器码"， 翻译这个工作由编译器来执行。编译器在这个过程中，要经过"编译"， "汇编"，"链接"几个步骤，最后生成"可执行文件"。可执行文件中保存的是二进制机器码，这串机器码可以直接被CPU读取和执行。

㈢ 人工翻译和机器翻译的差异是什么

中国数学家、语言学家周海中曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的译文质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译的译文质量的。同时，他还指出：在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。这一观点直接道出了非人工翻译的瓶颈所在。
显然，周老明确表达了机器软件翻译再怎么发展、再人工智能化，都不可能完全代替人工翻译。以人工翻译为主的翻译公司永远不会消失。翻译公司的人工翻译业务有着诸多机器软件翻译无可比拟的功能，比如说：人工翻译的闭环是人工校对，但电脑毕竟代替不了人脑，机械校对软件是由人设计并按照已设定的程序进行工作，是机械性的，不可能像人一样进行思维判断，只能以词为单位进行检查，但诸如版面和版式、重复句、漏句、英文大小写等的校对，目前电脑是做不到的，而且汉语语言表达丰富而复杂，语法深奥，许多词在不同的语境下表达不同的意思；字词间的搭配也是灵活多变的，既定程序这把卡尺就难免出现卡不到、对不上的情况，甚至会自以为是地将丰富多彩的语言文字按自己的程序来表达，往往错误的词未检查出来，没错的却误报出来。出现 “乱点鸳鸯配错郎”的情况，再者，机器校对毕竟不能识别符合逻辑、语法而不符合实际的错误，因此在校对工作中并不能“机治百病”，解决所有问题，尤其是处理有关古汉语句式和半文半白的词语搭配时，误报率颇高。如不加以仔细判别，盲目地照其提示去修改，就会闹出笑话，造成差错。
但我们也承认机器翻译带来的便利性和进步性，期待机器翻译越来越完善，它可以在某些方面取代人工，但不太可能在所有方面都取代人工。

㈣ 请帮我翻译和解释一下这三个词，机器翻译的走开

structural functionalism 结构功能主义
现代西方社会学中的一个理论流派。它认为社会是具有一定结构或组织化手段的系统，社会的各组成部分以有序的方式相互关联，并对社会整体发挥着必要的功能。整体是以平衡的状态存在着，任何部分的变化都会趋于新的平衡。
思想渊源 社会科学中的功能主义有着长期的历史。A.孔德和H.斯宾塞在其著作中都有所论述。□.迪尔凯姆、A.R.拉德克利夫—布朗和B.K.马林诺夫斯基对功能主义也作了较为系统的阐述。现代社会学中的结构功能主义是在以往的功能主义的思想基础上形成和发展起来的。
帕森斯的结构功能主义 美国社会学家T.帕森斯在20世纪40年代提出了结构功能主义这一名称，他在以后的许多论著中，为形成结构功能主义的系统性理论作出了很大努力，并成为结构功能分析学派的领袖人物。帕森斯认为,社会系统是行动系统的4个子系统之一，其他3 个是行为有机体系统、人格系统和文化系统。在社会系统中，行动者之间的关系结构形成了社会系统的基本结构。社会角色，作为角色系统的集体，以及由价值观和规范构成的社会制度，是社会的一些结构单位。社会系统为了保证自身的维持和存在,必须满足4种功能条件：①适应。确保系统从环境中获得所需资源，并在系统内加以分配。②目标达成。制定系统的目标和确定各目标的主次关系，并能调动资源和引导社会成员去实现目标。③整合。使系统各部分协调为一个起作用的整体。④潜在模式维系。维持社会共同价值观的基本模式，并使其在系统内保持制度化。在社会系统中，执行这 4种功能的子系统分别为经济系统、政治系统、社会共同体系统和文化模式托管系统。这些功能在社会系统中相互联系。社会系统与其他系统之间、社会系统内的各亚系统之间，在社会互动中具有输入—输出的交换关系，而金钱、权力、影响和价值承诺则是一些交换媒介。这样的交换使社会秩序得以结构化。帕森斯认为，社会系统是趋于均衡的，4种必要功能条件的满足可使系统保持稳定性。
默顿的经验功能主义 美国社会学家R.K.默顿是结构功能主义的主要代表人物之一，他发展了结构功能方法。默顿认为，在功能分析上，应该注意分析社会文化事项对个人、社会群体所造成的客观后果。他提出外显功能和潜在功能的概念，前者指那些有意造成并可认识到的后果，后者是那些并非有意造成和不被认识到的后果。进行功能分析时，应裁定所分析的对象系统的性质与界限，因为对某个系统具有某种功能的事项，对另一系统就可能不具这样的功能。功能有正负之分，对群体的整合与内聚有贡献的是正功能，而推助群体破裂的则是负功能。默顿主张根据功能后果的正负净权衡来考察社会文化事项。他还引入功能选择的概念，认为某个功能项目被另外的功能项目所替代或置换后，仍可满足社会的需要。社会制度或结构对行动者的行为影响是默顿著述中的主题之一。他认为，社会价值观确定了社会追求的目标，而社会规范界定了为达到目标可采用的手段。如果文化结构（目标与社会结构（制度化手段）之间发生脱节，就会出现社会失范状态，导致越轨行为。
影响和评价 结构功能主义在50年代美国的社会学中曾占主导地位。其代表人物还有K.戴维斯、M.J.利维、N.J.斯梅尔塞等社会学家。结构功能主义的研究涉及面很广，包括社会理论探讨、经验研究和历史研究，其学术观点涉及人类学与政治学等社会科学领域，并对现代化理论有很大影响。从60年代中期开始，结构功能主义受到相当多的批评，其中有的直接针对它的功能逻辑前提，特别是对它采用唯意志论和目的论的解释方式，即把系统各组成部分存在的原因归之于对系统整体产生的有益后果，进行了猛烈的抨击。还批评它只强调社会整合，忽视社会冲突，不能合理地解释社会变迁。

conflict theory 冲突理论
形成 作为社会生活中普遍存在的冲突现象，曾受到19世纪末20世纪初许多社会理 论家的广泛关注。20世纪40年代中期以后，以T.帕森斯为代表的结构功能主义，强调社 会成员共同持有的价值取向对于维系社会整合、稳定社会秩序的作用，将冲突视作健康 社会的“病态”，努力寻求消除冲突的机制。50年代中、后期，随着第二次世界大战后 短暂稳定的消退和冲突现象的普遍增长，一些社会学家开始对帕森斯理论的精确性产生 怀疑。他们吸取古典社会学家，特别是K.马克思、M.韦伯、G.齐美尔等人有关冲突的思 想，批评和修正结构功能主义的片面性，逐渐形成继结构功能主义学派之后有重大影响 的社会学流派之一。主要代表人物有：美国的L.A.科瑟尔、L.柯林斯，德国的R.达伦多 夫，英国的J.赖克斯等。

科瑟尔的冲突理论 科瑟尔在《社会冲突的功能》(1956)中最早使用了“冲突理论 ”这一术语。他反对帕森斯认为冲突只具有破坏作用的片面观点，力图把结构功能分析 方法和社会冲突分析模式结合起来，修正和补充帕森斯理论。科瑟尔从齐美尔“冲突是 一种社会结合形式”的命题出发，广泛探讨社会冲突的功能。他认为，冲突具有正功能 和负功能。在一定条件下，冲突具有保证社会连续性、减少对立两极产生的可能性、防 止社会系统的僵化、增强社会组织的适应性和促进社会的整合等正功能。

达伦多夫的冲突理论 达伦多夫认为，社会现实有两张面孔,一张是稳定、和谐与共 识,另一张是变迁、冲突和强制。社会学不仅需要一种和谐的社会模型，同样需要一种冲 突的社会模型。为此，社会学必须走出帕森斯所建构的均衡与和谐的“乌托邦”，建立 起一般性冲突理论。在《工业社会中的阶级和阶级冲突》(1957)中，达伦多夫主要吸取 了韦伯关于权威和权力的理论，以此为基础建立其阶级和冲突理论。他认为，社会组织 不是寻求均衡的社会系统，而是强制性协调联合体。社会组织内部的各种不同位置具有 不同量的权威和权力。社会结构中固有的这种不平等权威的分布，使社会分化为统治和 被统治两大彼此对立的准群体。在一定条件下，准群体组织表现为明显的利益群体，并 作为集体行动者投入公开的群体冲突，从而导致社会组织内部权威和权力的再分配，社 会暂时趋于稳定与和谐。但权威的再分配同时也是新的统治和被统治角色的制度化过程 。和谐中潜伏着冲突的危机，一旦时机成熟，社会成员就会重新组织起来，进入另一轮 争夺权力的冲突。社会现实是冲突与和谐的循环过程，而“权力和抵制的辩证法乃是历 史的推动力”。 赖克斯的冲突理论 赖克斯从马克思主义的基本立场出发，反对帕森斯以价值规范 为重心的秩序理论，强调物质生活手段的分配应该在建构社会模型时占据优先地位。在 《社会学理论中的关键问题》（1961）中，赖克斯描述了“统治阶段的情境”：统治集 团支配社会生活的各个领域，并运用强制性权力迫使社会整合。在这种情形中，经济分 配体系向不同群体分发一定量的物质生活资源；政治权力体系分配权力以“防范任何破 坏经济分配体系的行为发生”；终极价值体系确认“这种政治权力体系的合法性”；宗 教仪式则具有“促使人们遵从终极价值体系的功效”。他认为，这种货币→权力→价值 →仪式的一体化社会结构，是为统治阶级的利益服务的。生活手段分配上的极端不平等 ，必然造成被统治阶级不满情绪的日益增长，促使其成员将个人利益置于群体利益之下 而结成集体行动者。一旦统治和被统治阶级之间的权力对比发生变化，社会就会由“统 治阶段的情境”向“革命情境”运动，最终导致统治阶级的倒台。冲突的双方即使认识 到激烈的冲突比适度的让步将会付出更高的代价,从而彼此作出妥协,但这种“休战情境 ”也是极不稳定的。冲突双方继续寻找能够满足自己单方面利益的手段，一旦找到了这 种手段，权力的平衡立即被打破，冲突随即重新取代暂时的和平。

柯林斯的冲突理论 1975年，柯林斯的《冲突社会学:迈向一门说明性科学》一书出 版,标志着冲突问题的研究进入了一个新的阶段。早期冲突论者只是对结构功能主义进行 补充和修正，认为秩序理论和冲突理论同是有用的理论工具。柯林斯认为，社会冲突是 社会生活的中心过程，仅仅提出一种补充性“冲突理论”不足以说明这一过程，必须建 立一门以冲突为主题的社会学。早期冲突论者主要关注宏观社会结构问题，并把社会结 构视作外在于个人的强制性力量。柯林斯则认为，社会结构是行动者的互动模式，是在 行动者不断地创造和再创造中产生并得以持续的。对宏观社会结构的理解不能脱离建构 这些结构的行动者。他吸取了现象学和民俗学方法论的研究成果，力图为宏观社会学奠 定微观基础。与早期冲突论者注重理论和意识形态问题不同，柯林斯强调必须建立假说 —演绎的命题系统，并从经验上加以验证。唯有如此，才能使冲突社会学真正成为一门 说明性科学。柯林斯为冲突问题的研究打下了新的基础，标志着狭义上的“冲突理论” 作为一个流派已经式微。

symbolic interactionism 符号互动论
一种主张从人们互动着的个体的日常自然环境去研究人类群体生活的社会学和社会心理学理论派别。又称象征相互作用论或符号互动主义。

㈤ 二，什么是机器翻译

机器翻译（machine translation），又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为内另一种自然目标语容言的过程，一般指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处理 （Natural Language Processing）的一个分支，与计算语言学（Computational Linguistics ）、自然语言理解（ Natural Language Understanding） 之间存在着密不可分的关系。按照目前电脑技术的发展速度来看，到2050年左右，世界上主要语言之间的互译将基本实现。

㈥ 机器翻译和手工翻译的区别

手工翻译：中→日
吊儿郎当 →だらしない
机器翻译：中→日
吊儿郎当 →だらしないことを下げ版る权
吊儿→下がる
郎当→だらしない
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手工翻译：中→日
乌龟很喜欢晒太阳→亀はひなたぼっこが大好きです
机器翻译：中→日
乌龟很喜欢晒太阳 →カメはひなたぼっこをとても喜ぶ
乌龟晒太阳→カメはひなたぼっこする
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机器翻译：中→日
姑娘 →女の子
小姑娘→小娘
大姑娘→义姉の母
没话找话→声が声を捜さない
闲得无聊→暇はナンセンスを得る
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机器是按人编的程序翻译，机器没有错。程序让机器按照[主谓宾]翻译[闲得无聊]，机器只好译成[暇はナンセンスを得る]。如果想让机器翻译准确，除了词典，和语法规则外，应该为机器编一部[中日句典]，网罗所有有译文的完整句子。有这样一部[句典]，机器肯定能翻译得又准又好。

㈦ 易语言：将高级语言翻译为机器语言的程序称为什么呢

称为“编译器”？
应该是吧。

㈧ 为什么计算机又称电脑

1、原因：人类在与大自然的斗争中，创造出了各种各样的工具和器械，这些工具和器械其实就是人的各种器官的“延伸”。例如：锄头、锤子、挖土机等是人手功能的延伸；汽车、火车、自行车等是人腿功能的延伸；放大镜、显微镜、传真机等是人眼功能的延伸；电话机、收音机等可以看作是人耳功能的延伸……计算机就可以看作是人脑的延伸。

2、计算机能代替人脑又快又正确地完成复杂的计算工作。计算机还具有很强的记忆存储和逻辑推理的功能， 这些功能可以代替人的部分脑力劳动。由于计算机依赖电能“生存” ，所以在有些国家和地区，将它称为电脑，把微型电子计算机称为微电脑。

㈨ 机器翻译的基于统计

一般的基于语料库（Corpus-Based）的机译系统就是基于统计的机器翻译，因为这一领域异军突起，统计就是统计平行语料，由此衍生出许多不同的统计模型。
不同于基于规则的机译系统由词典和语法规则库构成翻译知识库，基于语料库的机译系统是以语料的应用为核心，由经过划分并具有标注的语料库构成知识库。基于语料库的方法可以分为基于统计（Statistics-based）的方法和基于实例（Example-based）的方法。 基于统计的机器翻译 基于统计的机器翻译方法把机器翻译看成是一个信息传输的过程，用一种信道模型对机器翻译进行解释。这种思想认为，源语言句子到目标语言句子的翻译是一个概率问题，任何一个目标语言句子都有可能是任何一个源语言句子的译文，只是概率不同，机器翻译的任务就是找到概率最大的句子。具体方法是将翻译看做对原文通过模型转换为译文的解码过程。因此统计机器翻译又可以分为以下几个问题：模型问题、训练问题、解码问题。所谓模型问题，就是为机器翻译建立概率模型，也就是要定义源语言句子到目标语言句子的翻译概率的计算方法。而训练问题，是要利用语料库来得到这个模型的所有参数。所谓解码问题，则是在已知模型和参数的基础上，对于任何一个输入的源语言句子，去查找概率最大的译文。
实际上， 用统计学方法解决机器翻译问题的想法并非是 20 世纪 90 年代的全新思想，1949 年W. Weaver 在那个机器翻译备忘录就已经提出使用这种方法，只是由于乔姆斯基(N.Chomsky) 等人对计的批判，这种方法很快就被放弃了。批判的理由主要是一点：语言是无限的，基于经验主义的统计描述无法满足语言的实际要求。
另外，限于当时的计算机速度，统计的价值也无从谈起。计算机不论从速度还是从容量方面都有了大幅度的提高，昔日大型计算机才能完成的工作，今日小型工作站或个人计算机就可以完成了。此外，统计方法在语音识别、文字识别、词典编纂等领域的成功应用也表明这一方法在语言自动处理领域还是很有成效的。
统计机器翻译方法的数学模型是由国际商业机器公司 （IBM） 的研究人员提出的。在著名的文章《机器翻译的数学理论》中提出了由五种词到词的统计模型，称为 IBM 模型 1 到 IBM 模型 5。这五种模型均源自信源-信道模型，采用最大似然法估计参数。由于当时（1993年）计算条件的限制，无法实现基于大规模数据训练。其后，由Stephan Vogel提出了基于隐马尔科夫模型的统计模型也受到重视，该模型被用来替代IBM Model 2。在这时的研究中，统计模型只考虑了词与词之间的线性关系，没有考虑句子的结构。这在两种语言的语序相差较大时效果可能不会太好。如果在考虑语言模型和翻译模型时将句法结构或语义结构考虑进来，应该会得到更好的结果。
在此文发表后6年，一批研究人员在约翰·霍普金斯大学的机器翻译夏令营上实现了GIZA软件包。Franz Joseph Och 在随后对该软件进行了优化，加快训练速度。特别是IBM Model 3 到 5的训练。同时他提出了更加复杂的Model 6。Och发布的软件包被命名为GIZA++，直到现在，GIZA++还是绝大部分统计机器翻译系统的基石。针对大规模语料的训练，已有GIZA++的若干并行化版本存在。
基于词的统计机器翻译的性能却由于建模单元过小而受到限制。因此，许多研究者开始转向基于短语的翻译方法。Franz-Josef Och提出的基于最大熵模型的区分性训练方法使统计机器翻译的性能极大提高，在此后数年，该方法的性能远远领先于其他方法。一年后Och又修改最大熵方法的优化准则，直接针对客观评价标准进行优化，从而诞生了今天广泛采用的最小错误训练方法(Minimum Error Rate Training)。
另一件促进统计机器翻译进一步发展的重要发明是自动客观评价方法的出现，为翻译结果提供了自动评价的途径，从而避免了繁琐与昂贵的人工评价。最为重要的评价是BLEU评价指标。绝大部分研究者仍然使用BLEU作为评价其研究结果的首要的标准。
Moses 是维护较好的开源机器翻译软件，由爱丁堡大学研究人员组织开发。其发布使得以往繁琐复杂的处理简单化。
Google 的在线翻译已为人熟知，其背后的技术即为基于统计的机器翻译方法，基本运行原理是通过搜索大量的双语网页内容，将其作为语料库，然后由计算机自动选取最为常见的词与词的对应关系，最后给出翻译结果。不可否认，Google 采用的技术是先进的，但它还是经常闹出各种“翻译笑话” 。其原因在于：基于统计的方法需要大规模双语语料，翻译模型、语言模型参数的准确性直接依赖于语料的多少，而翻译质量的高低主要取决于概率模型的好坏和语料库的覆盖能力。基于统计的方法虽然不需要依赖大量知识，直接靠统计结果进行歧义消解处理和译文选择，避开了语言理解的诸多难题，但语料的选择和处理工程量巨大。因此通用领域的机器翻译系统很少以统计方法为主。 基于实例的机器翻译 与统计方法相同，基于实例的机器翻译方法也是一种基于语料库的方法，其基本思想由日本著名的机器翻译专家长尾真提出，他研究了外语初学者的基本模式，发现初学外语的人总是先记住最基本的英语句子和对应的日语句子，而后做替换练习。参照这个学习过程，他提出了基于实例的机器翻译思想，即不经过深层分析，仅仅通过已有的经验知识，通过类比原理进行翻译。其翻译过程是首先将源语言正确分解为句子，再分解为短语碎片，接着通过类比的方法把这些短语碎片译成目标语言短语，最后把这些短语合并成长句。对于实例方法的系统而言，其主要知识源就是双语对照的实例库，不需要什么字典、语法规则库之类的东西，核心的问题就是通过最大限度的统计，得出双语对照实例库。
基于实例的机器翻译对于相同或相似文本的翻译有非常显著的效果，随着例句库规模的增加，其作用也越来越显著。对于实例库中的已有文本，可以直接获得高质量的翻译结果。对与实例库中存在的实例十分相似的文本，可以通过类比推理，并对翻译结果进行少量的修改，构造出近似的翻译结果。
这种方法在初推之时，得到了很多人的推崇。但一段时期后，问题出现了。由于该方法需要一个很大的语料库作为支撑，语言的实际需求量非常庞大。但受限于语料库规模，基于实例的机器翻译很难达到较高的匹配率，往往只有限定在比较窄的或者专业的领域时，翻译效果才能达到使用要求。因而到目前为止，还很少有机器翻译系统采用纯粹的基于实例的方法，一般都是把基于实例的机器翻译方法作为多翻译引擎中的一个，以提高翻译的正确率。

㈩ 计算机辅助翻译和机器翻译有何区别

机器翻译复一般依靠自动匹配词语库进制行逐词逐句翻译，词语精确度高，句精确度极低。计算机辅助翻译则是依靠计算机提供的词语含义进行建立于半人工翻译基础上的加强翻译，主要应用于句翻译。两者的区别在于是否建立于半人工翻译基础之上。但是现在也有很多人将两者混淆，此时均指“机器翻译”。业内对此尚无定论。