转载来源：飞译CAT公众号导语，下面我们就来说一说关于机器辅助翻译和机器翻译的区别?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!
机器辅助翻译和机器翻译的区别
转载来源：飞译CAT公众号
导语
机器翻译与计算机辅助翻译有明显差异，但在实际生活中，仍有很多人把二者混为一谈，一听到计算机辅助翻译，会有这样的想法：计算机辅助翻译是不是就是机器翻译？本文将对二者进行简要介绍，一起来看看吧！
什么是机器翻译机器翻译（Machine Translation, MT）就是运用机器实现人类自然语言的相互转化。随着计算机的发明和广泛应用，机器翻译也成了名副其实的计算机翻译，即运用计算机将一种自然语言文本翻译成另一种自然语言文本。机器翻译的研究历史最早可以追溯到20世纪30年代。1933年，法国科学家 G.B. 阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。经过初期的发展与挫折，90年代机器翻译进入了发展期。进入21世纪后，随着计算机与互联网的发展与普及，机器翻译技术也得到了进一步的发展，机器翻译得以真正走向实用。
什么是计算机辅助翻译
计算机辅助翻译（Computer aided translation, CAT）有广义与狭义之分，广义指能够辅助译员进行翻译的所有计算机工具，包括文字处理软件、语法检查工具和互联网等。狭义指利用翻译记忆技术，实现翻译过程中的术语匹配、译名统一、高度相似的句子再现等。翻译工具在计算机辅助翻译过程中起着至关重要的作用，直到20世纪90年代中期才开始进行商业开发，随后国内外大量的计算机辅助翻译软件涌入市场，为越来越多的译员所认识并使用，国内公司也相继研发并推出了自己的CAT软件。机器翻译VS计算机辅助翻译
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主体差异
机器翻译和计算机辅助翻译的重要区别在于翻译主体差异。机器翻译的主体是计算机，是通过计算机技术实现的全自动翻译。而计算机辅助翻译是以翻译人员为主体，计算机起辅助作用，因此在计算机辅助翻译中，应充分发挥译者的主体性。
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方法差异
机器翻译大致可以分为基于规则、基于实例、基于统计、基于神经网络的机器翻译。
基于规则的机器翻译
规则，主要指词法、句法、短语规则等语言学知识。经典的基于规则的机器翻译技术主要包括源语言的文本处理、词典构成、文本分析，源语言到目标语言的词典查询翻译，目标语言文本生成等技术。基于规则的机器翻译主要有两类翻译方法：转换法与基于中间语言的方法。
基于实例的机器翻译
该方法需要对已知语料进行词法、句法，甚至语义等分析，建立实例库用以存放翻译实例。系统在执行翻译过程时，首先对翻译句子进行适当的预处理，然后将其与实例库中的翻译实例进行相似性分析，最后，根据找到的相似实例的译文得到翻译句子的译文。
基于统计的机器翻译
最初的统计翻译方法是基于噪声信道模型建立起来的，该方法认为，一种语言的句子T（信道意义上的输入）经过噪声信道变形为另一种语言的句子S（信道意义上的输出），翻译问题实际上就是如何根据观察到的句子S，恢复最有可能的输入句子T。
基于神经网络的机器翻译
随着深度学习热潮的兴起，神经机器翻译也得到了长足的发展。神经机器翻译在翻译建模上采用端到端模型及编码器解码器模型，不需要词对齐、翻译规则抽取等步骤，即可实现完全采用神经网络完成源语言到目标语言的直接翻译。
计算机辅助翻译的核心技术是翻译记忆，其基本原理是在翻译的同时，将译文保存在后台建立的翻译记忆库中。当翻译过程中遇到相似的语料时，系统通过检索为翻译人员提供参考译文，翻译人员可选用、编辑或弃用。目前，主流的计算机辅助翻译的核心模块大多包括翻译记忆系统、对齐工具、术语管理系统、项目管理系统，各自发挥功能，集成完成计算机辅助翻译。计算机辅助翻译由机器翻译发展而来，作为计算机辅助翻译核心的翻译记忆也可用于基于统计和实例的机器翻译领域。
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应用范围差异
机器翻译和计算机辅助翻译的原理和性能的差异决定了其应用范围的不同。如果需翻译的文本过于庞大，比如庞大的互联网网页，人工翻译的速度显然不能适应要求，同时若对翻译内容的精度要求不高，只要求大致了解内容，可选用机器翻译。机器翻译可应用于重复性较高的文本或基于专业语料库的文本，如产品说明书等。在某些领域，机器翻译可以独立工作，如天气预报系统（加拿大蒙特利尔大学和加拿大联邦政府翻译局联合开发的METEO系统） 。法律文本术语多且敏感性高，措辞不准容易引发纠纷，一般情况下建议采用计算机辅助翻译。文学作品翻译不宜采用机器翻译，多用计算机辅助翻译。近年随着信息技术、人工智能、自然语言处理等的发展，CAT技术呈现新的发展趋势，CAT MT PE的模式得到了广泛应用，越来越多的CAT工具开始将机器翻译引擎整合到计算机辅助翻译工具中，在CAT系统中可以调用机翻引擎接口，让翻译更加高效。说明：本文源于《海外英语》、《计算机学报》、《重庆文理学院学报》、《统计自然语言处理》图书、《翻译概论》图书及其他网络资源，若有侵犯您的合法权益，请及时联系我们
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