具体描述
机器翻译与科学翻译有着非常密切的联系。早期的机器翻译研究主要就是为翻译科学技术文献服务的。当今科学技术的发展日新月异，科学技术文献的数量与日俱增，使我们目不暇接，手工的翻译虽然译文质量很高，但是速度太慢，难于满足科学技术文献日益增长的需要，机器翻译是解决这个问题的一个重要手段。作者在1981年至1985年期间，曾在中国科学技术信息研究所计算中心担任机器翻译研究组的组长，这个研究组的主要任务，就是使用计算机进行冶金方面的科学技术文献的翻译，建立英汉冶金文献的机器翻译系统。机器翻译确实应该成为科学翻译的一个组成部分。
作者简介
冯志伟，生于1939年4月15日，云南昆明人，计算语言专家，先后在北京大学和中国科学技术大学研究生院两次研究生毕业，专攻语言学和信息科学。曾在法国格勒诺布尔理科医科大学应用数学研究所自动翻译中心留学，后来又在德国夫琅禾费研究院新信息技术与通信系统研究所、德国特里尔大学、德国康斯坦茨高等技术学院、英国伯明翰大学、韩国科学技术院电子工程与计算机科学系担任高级研究员和教授。现为国家教育部语言文字应用研究所研究员、博士生导师。主要著作有《自然语言的计算要处理》、《计算语言学探索》、《数学与语言》、《数理语言学》、《应用语言学新论》等19部。
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
让我印象最深刻的是本书中关于“可解释性”和“公平性”的哲学探讨部分。在技术高速迭代的背景下，人们往往只关注机器翻译的“准度”——BLEU分数或人工评估得分的提升，却忽略了隐藏在黑箱背后的伦理困境。作者在这里展现了难得的批判性思维，他不再仅仅是记录技术的进步，而是开始质问这些技术将把我们带向何方。他详细分析了现有模型如何不可避免地继承并放大训练数据中存在的偏见，例如在性别代词或特定文化背景词汇处理上的偏差。书中的案例分析极其有力，通过对比不同语言对中性词汇的默认翻译倾向，揭示了隐藏在概率分布下的社会文化预设。这种超越技术层面的反思，使得整本书的格局瞬间拔高。它不再仅仅是一本关于“如何构建翻译系统”的书，而是一本关于“我们应该构建什么样的翻译系统”的深度思考录。这种对技术责任的强调，对于当前所有从事人工智能领域的研究者来说，都是一剂清醒剂。
评分这本书的阅读体验，就像是站在一个巨大的、不断闪烁的数据中心前，试图辨认出电流中隐藏的意义。它对神经机器翻译（NMT）的剖析，尤其是对编码器-解码器架构及其后续改进的讲解，其深度和广度令人咋舌。作者没有满足于停留在模型结构层面，而是深入探讨了注意力机制（Attention Mechanism）如何从一个辅助工具演变成核心驱动力，揭示了它如何赋予模型在处理长距离依赖时近乎“慧眼”的能力。更让我感到惊艳的是，书中对训练过程中的各种工程挑战和优化策略的探讨，例如梯度消失、混合精度训练、以及如何有效地利用现代GPU集群进行并行化处理。这些内容往往被其他书籍一笔带过，但在这里，作者却像一位经验丰富的手术医生，一丝不苟地展示了每一个关键的缝合点。读完相关章节，你不仅理解了NMT的工作原理，更像是获得了一套调试和优化复杂深度学习系统的实战手册。那些关于束搜索（Beam Search）的性能权衡、以及如何通过引入门控机制来平滑信息流动的讨论，都展现了作者深厚的工程实践背景。
评分如果你期待的是一本面向初学者的、轻描淡写的入门指南，那么你可能会对本书的深度感到措手不及。这本书的语言风格极为严谨，充满了数学公式和形式化的定义，尤其是在讨论句法解析和句法驱动的机器翻译模型时，那种一丝不苟的逻辑推导，让人仿佛回到了最纯粹的理论物理课堂。作者在介绍基于图的解码算法时，对状态空间搜索的复杂性分析，以及如何通过启发式函数来优化搜索效率的讨论，是相当硬核的。我必须承认，有些涉及到高阶概率图模型的部分，我需要反复阅读并结合外部资料才能勉强跟上作者的思路。然而，正是这种对细节的“不妥协”，保证了本书的权威性和持久的参考价值。它不像那些流行读物一样，随着下一个SOTA模型的出现而迅速贬值；相反，它建立了一套坚实的理论基石，让你能够在新模型出现时，迅速洞察其背后的技术渊源和创新点。对于希望在理论层面深耕机器翻译领域的研究生或资深工程师而言，这无疑是一份不可或缺的案头工具书。
评分这本《机器翻译研究》读起来简直像是一场穿越时空的智力探险。作者以一种近乎史诗般的叙事手法，将我们带回了早期符号主义机器翻译的蛮荒时代，那些基于规则的、充满人工智慧浪漫主义的尝试，如今看来既天真又充满了哲学的深度。我尤其欣赏他对早期研究者们那种近乎殉道者的执着精神的刻画。他们面对数据稀疏、计算能力匮乏的巨大鸿沟，依然试图用语言学和逻辑推理来解构人类思维的精妙结构，这份勇气本身就值得大书特书。随着章节的深入，你会清晰地看到统计机器翻译（SMT）的崛起如何像一场工业革命，用概率和海量数据彻底颠覆了原有的范式。书中对对齐模型的演变，从简单的基于词汇的对齐到复杂的短语和句法结构对齐的细腻描摹，简直是教科书级别的梳理。那种从规则的“优雅”到数据的“野蛮生长”之间的张力，被作者拿捏得恰到好处，让人在阅读过程中不断反思：我们究竟是在模拟翻译，还是在重新定义“理解”本身？这种对技术发展脉络的宏大叙事和对关键技术细节的精准捕捉，使得即便是对技术细节不甚了解的读者，也能感受到这场跨学科领域波澜壮阔的演进史。
评分此书的另一大亮点，在于其对多模态和跨语言理解前沿探索的收录与评估。在大部分篇幅回顾了经典与主流范式之后，作者将目光投向了未来，即机器翻译不再是孤立地处理文本序列，而是嵌入到更广阔的人机交互和认知环境中。书中对视觉概念与语言对齐的研究，例如如何让机器翻译系统在看到一张图片的同时理解并翻译描述图片的文本，这种前瞻性的探讨非常引人入胜。更令人兴奋的是，作者对低资源语言机器翻译（Low-Resource MT）的挑战进行了深入剖析。他没有简单地归咎于数据不足，而是系统地梳理了迁移学习、无监督学习以及预训练大语言模型（如BERT、GPT的变体）在这一领域的应用潜力与局限。这种将当前最热的“通用模型”趋势与最实际的“资源稀缺”问题相结合的分析角度，体现了作者极强的洞察力，他清楚地知道，真正的科学突破往往发生在理论的边缘和资源的洼地。这本书最终提供了一个完整的视角：从早期的规则小心翼翼地搭建，到海量数据的粗暴碾压，再到如今试图用更少的数据、更少的偏见，构建更通用、更具人类智慧的翻译模型。
评分比较佩服这个作者的是他文理兼顾，呵呵，因为我是喜文但学理的 而且两者结合似乎不是很多见 可以融合意义
评分比较佩服这个作者的是他文理兼顾，呵呵，因为我是喜文但学理的 而且两者结合似乎不是很多见 可以融合意义
评分比较佩服这个作者的是他文理兼顾，呵呵，因为我是喜文但学理的 而且两者结合似乎不是很多见 可以融合意义
评分比较佩服这个作者的是他文理兼顾，呵呵，因为我是喜文但学理的 而且两者结合似乎不是很多见 可以融合意义
评分读不懂。。。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有