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機器翻譯應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包
機器翻譯應用的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦肖桐,朱靖波寫的 Google翻譯實作：機器翻譯NLP基礎及模型親手打造 可以從中找到所需的評價。
中原大學 應用外國語文學系 張品羚所指導 徐千驊的 機器翻譯應用在學術文本的可行性 —以臺灣博碩士論文網中文論文摘要英譯為例 （2021），提出機器翻譯應用關鍵因素是什麼，來自於機器翻譯、谷歌翻譯、學術文本、學術寫作。
而第二篇論文國立臺灣大學 翻譯碩士學位學程 高照明所指導 廖亭雲的 神經機器翻譯於時尚網站在地化之應用 （2018），提出因為有 神經機器翻譯、在地化、電腦輔助翻譯、平行語料庫的重點而找出了 機器翻譯應用的解答。
Google翻譯實作：機器翻譯NLP基礎及模型親手打造
為了解決機器翻譯應用 的問題，作者肖桐,朱靖波 這樣論述：
★☆★☆★【全中文自然語言處理】★☆★☆★ 有了多拉A夢翻譯年糕誰還要找翻譯社？人人都可以當口譯哥！ 旅遊網紅用手機環遊世界溝通無礙！ 當Google翻譯像空氣一樣自然的存在時，我們仿佛忘了機器翻譯走了幾百年，篳路藍縷有多麼的艱辛。身為使用者在享受這些科技的成果時，技術人員則更好奇些神奇應用底層的科學是如何發展出來的。熟悉史丹佛CS224n NLP課程的人，一定對大師Chris Manning對機器翻譯的重點十分讚嘆。本書就是堪比大師NLP和機器翻譯的真正鉅作。從機器翻譯的歷史、數學原理、理論細節、實作理論、參考資源、最新發展、從最細節到最宏觀的高度都放入書中。NLP是AI上皇冠上
的一個明珠，機器翻譯更是最能展現NLP技術的極緻精華。從事NLP的技術人員、資料科學家、神經網路演算法科學家，如果想要真正進入NLP的世界，本書將會是20年來最重要，最完整、最能精進技術的一個重要提升。 本書技術重點 ✪理性主義及資料主義 ✪統計語言建議 ✪詞法/語法分析，以機率圖/分類器模型 ✪科學方法評估翻譯品質 ✪以詞、扭曲度/繁衍度、短語、句法模型的翻譯方法 ✪Google大殺器：神經機器翻譯建模 ✪循環神經網路模型/注意力機制，卷積神經網路模型 ✪Transformer，自注意力機制 ✪神經網路翻譯模型訓練/推論/結構最佳化 ✪小型裝置上
的神經網路機器翻譯 ✪多模態/多層次機器翻譯 ✪當代機器翻譯的應用及佈署 本書特色 ◎機器翻譯簡介 說明了從理性主義一直進入到資料主義的過程。接下來說明統計語言建模的基礎，進一步進入詞法語法分析的原理，其中並穿插了翻譯品質的評鑑標準。 ◎統計機器翻譯 介紹了以詞、扭曲度、繁衍度、短語、句法為基礎的機器翻譯原理及實作。 ◎近代機器翻譯的新世代 – 神經機器翻譯 介紹了神經網路及神經語言的建模、循環神經網路模型、卷積神經網路模型及自注意力機制的模型。 ◎神經翻譯系統的細節 包括模型訓練及最佳化，模型的推論，更有針對神經網路系統的結構精進，以及使
用低資源的神經網路(如資料蒸餾)，以及多模態、多層次的機器翻譯，也介紹了新一代神經網路的應用及發展。
機器翻譯應用進入發燒排行的影片
陳寗嚴選線材：https://lihi1.com/RghgY
陳寗嚴選活性碳/靜電濾網：https://lihi1.cc/x7Sse
陳寗嚴選兩聲道入門組：https://lihi1.cc/uGJlf
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家庭劇院一定要跟兩聲道分開嗎？
我不這麼認為，因為好的音響是部分音樂或電影的，只要你的系統好，兩者都應該要能兼顧才是。但是不是直接拿兩聲道去接影片播放器就好？追求效果的話當然也就不是那麼簡單。
隨著影音數位科技進步，現在許多不同的環繞音效數位處理技術被應用在影片播放上，而這些環繞音效仍需要專門的機器來進行解碼，例如家庭劇院必備的環繞擴大機就是很好的例子，這是無法逾越的技術大山，要有好環繞效果就一定要有這台環繞處理器。
但環繞擴大機無法發揮兩聲道的高階喇叭，所以我們就得放棄合併的想法嗎？當然不是，那是只有玩得不夠深的人才會有的堅持。實際上一套好的兩聲道，他欠缺的只是環繞音效解碼的部份。因此把原本就玩得很好的兩聲道保留，再加上劇院必須的多聲道喇叭、環繞處理、多聲道後級，就會是最好的劇院玩法。
該怎麼做？今天哥就先來講講基本概念講給你聽～
#喇叭 #音響 #推薦
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機器翻譯應用在學術文本的可行性 —以臺灣博碩士論文網中文論文摘要英譯為例
為了解決機器翻譯應用 的問題，作者徐千驊 這樣論述：
隨著網際網路的普及化，機器翻譯（machine translation, MT）的發展也日新月異，即便其翻譯的品質至今因文本而異，但幫助使用者省時省錢之功能仍無庸置疑。神經機器翻譯（neural-based machine translation, NMT）為目前最新之機器翻譯技術，Google於2016年將自家翻譯系統Google Translate（GT）從統計式機器翻譯（statistical-based machine translation, SMT）升級成神經機器翻譯，使翻譯速度及準確度大幅提升，但先前研究大多注重在統計式GT，少有研究測試其最新之神經翻譯系統的品質(To
ngpoon-Patanasorn和Griffith，2020）。在臺灣，撰寫博碩士之論文摘要時，通常需要提供中英兩個版本，礙於中英兩種語言差異甚大，學術寫作方法及技巧亦不同，機器翻譯有可能作為摘要語言轉換工具之一。然而，有鑒於機器翻譯應用於中翻英學術文本可行性之研究為數不多，本論文將探討GT應用於中翻英學術文本之可行性，並分析GT產生之譯文是否符合英文學術寫作之要求。 本論文將採用臺灣博碩士論文知識加值系統網站所刊登之論文摘要為研究樣本，篩選方法為歷年點閱率最高之五個學門中各二十篇論文，總計100篇論文摘要，五個學門分別為工程、商業及管理、教育、社會及行為科學，及人文學門。研究方法將採
用質性編碼方法，研究者首先為常見的英文論文寫作之規則編碼，並來回檢視譯文，若分析過程中有特殊發現，將列入其他發現討論。研究結果顯示，GT能夠產生三種英文論文寫作的特色，分別為「本(this)」、「副詞前置(mid-positioning of adverb)」，及被動用法。而針對英文動詞選字，有將近一半的摘要譯文出現至少一次動詞片語(phrasal verbs)。相較於其他學門，工程學門的摘要英譯最符合學術寫作要求。藉由本論文，研究者不僅完整探討GT應用於學術文本的可行性，也確認機器翻譯為使用中文之研究者帶來之便利性，造福社會大眾。
神經機器翻譯於時尚網站在地化之應用
為了解決機器翻譯應用 的問題，作者廖亭雲 這樣論述：
隨著網路使用人口成長，網站在地化的需求也持續增加，而為了以更快速度提供品質穩定的翻譯成果，將自動翻譯融入在地化專案原有的工作流程已是必然趨勢。另一方面，近年來由於網路發展迅速讓語料庫取得更加容易，也促進了機器翻譯技術的發展，實現自訂神經機器翻譯模型的應用。然而目前自訂神經機器翻譯的相關研究多半仍集中在改善技術層面，因此本研究將會將重心放在將自訂神經機器翻譯系統應用於在地化專案，並且採用自動化方法與專業譯者參與實驗的方式評估其效能與效果。在建立自訂神經機器翻譯系統方面，本研究從風格類似的三個快時尚品牌網站中，分別擷取出繁體中文與英文的產品介紹文字檔，彙整成雙語平行語料庫，再將母語料庫分為訓練與
驗證兩個語料庫，用於訓練與檢驗自訂神經機器翻譯系統。而除了採用自動化方法衡量機器翻譯的效能，本研究也招募專業譯者參與模擬實際在地化專案的實驗，比較自訂機器翻譯與一般機器翻譯的效果。研究結果顯示，本研究建立的自訂神經機器翻譯經過自動化方法評估可達到良好效能，而在專業譯者的使用者經驗方面，自訂神經機器翻譯確實有一定的效果，能協助提升譯者的工作效率。儘管本研究指出將神經機器翻譯應用於在地化專案的可行性，由於研究中選擇的語料僅侷限在快時尚購物網站，研究結果可能無法在其他在地化領域上成立，而適用於其他翻譯領域的自訂神經機器翻譯系統則需要將來進一步的研究。