什么是智能翻译

由人工评审员对机器翻译系统的输出质量进行评估，被认为是最可靠的评估方法。

类似于BLEU，是另一种自动化评估指标，考虑了更多的匹配信息。

基于句子级别的自动化评估指标，考虑了句子的长度惩罚。

评估推荐算法时需要考虑的重要指标，反映了推荐结果的多样化程度。

一种自动化评估指标，用于评估机器翻译输出与参考译文之间的相似度。

基于单词匹配的自动化评估指标，同时考虑了单词级别的匹配和语义匹配。

常用于评估推荐系统的质量，分别衡量了推荐结果的正确性和完整性。

基于规则的智能翻译严重依赖内置词典，如果源文本存在错误或使用了词典中没有的词汇，翻译质量则会下降，解决方法是定期手动更新词典。

不同的SaaS供应商可能在API集成支持、功能和数据访问权限等方面存在差异，存在供应商锁定风险。

智能翻译系统难以完全理解语境信息，导致翻译结果缺乏准确性。

统计机器翻译方法需要针对每种语言对训练数百万词语，才能获得准确的翻译结果。

为不同类型的智能翻译开发定制API集成可能会复杂且耗时。

智能翻译是一项利用计算机自动将一种语言翻译成另一种语言的技术。它的发展历程可以追溯到20世纪50年代初期，开始进行利用计算机进行语言自动翻译的尝试。但当时的翻译复杂度远远超出了早期估计，需要巨大的数据处理能力和存储空间，远超当时机器的能力。

一些常见的机器翻译方法包括基于规则的机器翻译，语言专家开发内置的语言规则和双语词典；统计机器翻译，利用大量已翻译文本数据集来训练计算机翻译；以及近年来使用深度学习技术的神经机器翻译，显著提高了翻译质量。

直到21世纪初，计算机软件、数据和硬件才具备了进行基本机器翻译的能力。早期开发人员使用语言的统计数据库来训练计算机翻译文本，这需要大量的人工劳动和时间投入。之后，机器翻译在速度和准确性方面不断发展，出现了几种不同的机器翻译策略。

机器翻译的进步得益于计算能力、数据可用性的提高，以及更复杂算法和技术（如深度学习）的发展。因此，机器翻译变得更加可及，现在已被应用于各种领域，包括法律研究等，帮助处理和分析不同语言的内容。