概率思想在机器翻译与人工翻译中应用的比较分析

董 佳
天津外国语大学

摘要


机器翻译随着大语言模型的快速发展，普及度持续提升。本文通过比较分析概率思想在机器翻译与人工翻译中的应用情况，发现机器翻译中的概率思想主要体现于统计机器翻译模型、神经网络概率分布建模及不确定性量化方面，在人工翻译质量评价中主要基于概率推理、模糊性和翻译选项的概率来进行译文的质量判断。概率思想为翻译质量评价提供了较高的适应度与说服力，但也存在概率参数缺乏统一标准、难以建立不同语种之间概率关系模型、大语言模型辅助翻译等问题。

关键词


概率思想；机器翻译；人工翻译

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参考


[1]Guangyuan Yao, Ling xi Fan.An entropy-based study of Simplification in ChatGPT translation scompared to neural machine translation and human translation across genres.[J].PloS one, 2025, 20(12).

[2]Huan Jin.A Comparative Analysis of the Cognitive Processes in Machine Translation and Human Translation[J].Journal of Modern Educational Theory and Practice, 2025, 2(6).

[3]卢云飞.基于统计的机器翻译研究及应用[D].西安：西安工业大学，2016.

[4]田科，张家俊.基于预训练模型的机器翻译译文检测方法[J].情报工程，2020，6（05）：15-26.

[5]胡开宝，李翼.机器翻译特征及其与人工翻译关系的研究[J].中国翻译，2016，37（05）：10-14.

[6]程虎.《孙子兵法》英译中的翻译转换机制研究——基于人工翻译、神经机器翻译与生成式AI翻译的对比分析[J].山东航空学院学报，2025，42（05）：26-37.

[7]王青.机器翻译质量评估模式研究[D].武汉：武汉大学，2021.

[8]鲍宪荣.基于语言模型的英汉人工译文质量评价研究[D].成都：西南财经大学，2020.

[9]林茜.用于统计机器翻译训练的评论性文本的英汉翻译策略[D].上海：上海外国语大学，2019.


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