人机交互论文怎么写，关于人机交互的作文

读闯/深圳商报记者袁景贤

5月3日，“论文致谢刷屏”的黄国平博士在微博“译者驴”上发表了博士论文《人机交互式机器翻译方法研究与实现》的脱敏版，并在QCon全球软件开发上分享了自己的言论。 2018 年10 月会议。人机交互机器翻译研究与应用讲座全文，内容丰富。

昨天，“翻译驴”申请微博黄V认证并通过。认证信息为“深圳市腾讯计算机系统有限公司黄国平”。黄国平，中国科学院自动化研究所博士，目前就职于腾讯人工智能实验室（AI Lab）。

此前，黄国平先生在博士论文致谢词中回忆起自己如何逃离大山、与命运抗争的故事，感动了众多网友的心，其博士论文致谢词的截图也充斥了各大媒体的屏幕。平台。 4月19日，黄国平通过深圳商报、笃庄发表独家文章，阐述自己的成长经历，并向网友表达感谢。

黄国平博士论文《人机交互式机器翻译方法研究与实现》指出，虽然机器翻译研究近年来取得了长足进步，并开始在特定领域和环境中投入实际应用，但基于翻译记忆库的计算机辅助翻译软件尚未开发出来。据称。在专业翻译市场上还是有优势的，比如当翻译文本与记忆库中的文本高度匹配时，翻译记忆库的翻译质量明显优于机器翻译的自动翻译。其次，黄国平在2018年QCon全球软件开发大会上表示，在医疗、金融、法律等需要非常高质量翻译的场合，目前的全自动机器翻译仍然无能为力，表示人工翻译仍然是必要的。在很多情况下都介绍过。

因此，黄国平进一步研究人机交互机器翻译的方法和实现技术，进一步提高人工翻译的效率，将提高机器翻译的翻译质量，促进机器翻译的应用。具有重要的理论意义和应用价值。专业领域的机器翻译技术。

黄国平于2018年10月在QCon全球软件开发大会上发表讲话。

总结起来，本文的主要研究和创新点主要体现在以下几点：提出一种集成机器翻译技术的中文输入法。这样可以在统计翻译中完整集成翻译规则和翻译假设列表等相关信息，需要：击键次数即可产生准确的翻译结果；提出一种基于术语识别边界信息的术语识别与翻译方法，充分利用并行挖掘的信息，借助识别边界信息，建立术语解码方法通过从句对组成的平行句对和互联网单语语料库术语翻译知识中实时提取翻译知识，不断获取基于随机森林的翻译知识，并输入源文本，提出一种基于随机森林的统计翻译在线学习方法。人机交互过程中的用户反馈，统计翻译模型，提高翻译质量。

近年来，随着机器翻译技术的发展，自动翻译的质量越来越高，各大互联网公司对机器翻译产品的竞争也愈演愈烈。天眼查专业版用“机器翻译”这个关键词表明，深圳在业务运营中提供机器翻译服务的公司仅有6家。但记者发现，搜索结果并不总是准确，提供机器翻译服务的腾讯等公司并未被包括在内。

机器翻译会取代人工翻译吗？黄国平在演讲中表示，虽然从人工翻译行业的角度来看，机器翻译非常有用，但机器翻译将会取代人工翻译。答案是，还有很多障碍无法克服，例如歧义和未知现象，这些都是自然语言中常见的问题，而翻译不仅仅是字符串的转换。 “人机翻译强调人与机器的结合。”黄国平表示，目前人机交互机器翻译的难点主要集中在对自动翻译质量的过高期望上，但开源系统远不止这些。比计划中的陷阱，比如如何识别和整合最新技术，如何连接学科领域的技术链。因此，腾讯AI Lab聚焦人机交互机器翻译技术，推动机器翻译与人工翻译紧密结合，提高人工翻译效率，支持机器翻译等人工智能技术产业落地。

审稿人：于芳华