计算机应用

作者：廖兴滨, 秦小林, 张思齐, 钱杨舸

单位：1.中国科学院 成都计算机应用研究所，成都 610213；2.中国科学院大学 计算机科学与技术学院，北京 101408

关键词：机器翻译,交互式机器翻译,交互式统计机器翻译,交互式神经机器翻译,强化学习,自然语言处理

基金：四川省科技计划项目(2019ZDZX0006);中国科学院STS计划区域重点项目（A类）(KFJ?STS?QYZD?2021?21?001)

随着深度学习的发展和成熟，神经机器翻译的质量也越来越高，然而仍不完美，为了达到可接受的翻译效果，需要人工进行后期编辑。交互式机器翻译（IMT）是这种串行工作的一个替代，即在翻译过程中进行人工互动，由用户对翻译系统产生的候选翻译进行验证，并且，如有必要，由用户提供新的输入，系统根据用户当前的反馈生成新的候选译文，如此往复，直到产生一个使用户满意的输出。首先，介绍了IMT的基本概念以及当前的研究进展；然后，分类对一些常用方法和前沿工作加以介绍，并简述每个工作的背景和创新之处；最后，探讨了IMT的发展趋势和研究难点。

来源：2023年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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