如何发展开始进行自由翻译的职业生涯

話題分享 171 2020-12-24

翻译

在日本,網路上還可以找得到提高很多問題解析日語的資訊。例如把一些比較難懂的文章或法律條文地解析成易懂、明確的日常日語。這表示還有不少研究日本人關心自己的語言,也關心自己國家的法律管理制度。台灣的網路上很難找到這一類的資訊。台灣的網路上雖然找得到學習古文翻譯成白話文的資訊,但是沒有人能夠知道這些翻譯文的根據,也沒有人需要知道這是誰翻的。台灣的網路上雖然有人討論法律,但是幾乎所有的討論都只是轉貼條文,然後直接下結論,沒有人去進行分析相關法律條文用詞設計的邏輯考量。

這反映了台灣人不太關心自己的語言。 不關心言語的人不考慮如何正確地表達自己。 同樣的事情讓人比電腦更好。

目前,日本的信息和通信技術研究所的內部事務部正在開發多語言翻譯系統,奧運期間在東京的功能。 “機器人鑽進了大東呢?”該節目主持人,新井紀子,在這個計劃期間曾擔任顧問。 新井紀子這不是關鍵,新的多語言翻譯系統的算法系統的發展,但數翻譯語句的數量。現在無論怎么改進算法,也不會有大的突破。但是,如果數據足夠大的量來翻譯句子,翻譯質量會顯著不同。如果只有一百萬台計算機設置的句子,翻譯質量會不好。如果超過10萬套的翻譯句子,計算機就可以打造“更正常”的句子。

當大多數人學一門語言,如果你想創建一個像樣的句子,其實學不到100外語句子可到達。如果你真的能吸收1000個外國句,外語能力將是非常好的。但電腦學習超過10萬套句子,以創造體面的句子。從這裏可以看到人腦和電腦的學習能力之間的差距。

日本人民政府的多語言翻譯系統計畫最大的問題是沒有人可以知道要從哪裡生出1,000萬組的多語言翻譯例句的學習資料。如果動員大量外語班學生和正在學外語的志工來製作資料,然後用網路回收,是有可能沒有生出1,000萬組例句資料。不過管理過程要花大錢。而且企業如果當中有人研究提供的資料有誤,或是因為有人認為故意惡作劇的話,電腦的學習資料就會被汙染。電腦一但吸收了被汙染的資料,錯誤內容就永遠變成電腦的知識的一部分。

1982年,日本交通部啟動了第五代計算機開發項目,以創建一台可以深思熟慮和准確地翻轉的計算機。 然而,由於人類的數學無法再現人類的大腦活動,自動翻轉機的浪漫計劃最終失去了。 而且政府裏沒有人敢提,甚至連事後的研究報告都找不到。

現在總務省推動的多語言翻譯系統也是相當浪漫的計畫,不過巨大資料和深層學習並非萬能,而且製作深層學習用的巨大資料要花時間很多時間和勞力,所以想搶在東京奧運前實用化的多語言自動翻譯系統,恐怕也只是一種浪漫的嘗試。

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