精彩回顾 | 韩林涛：机器翻译译后编辑
ChatGPT翻译技术能力提升研修班第四讲开讲了！
本次课程邀请到了翻译技术界的大咖北京语言大学外国语学部高级翻译学院韩林涛老师为大家讲授机器翻译译后编辑。韩老师主要围绕机器翻译译后编辑的相关方面展开了专业的讲解。接下来跟小编一起回顾下本节课的精彩内容吧！
本节课的主要内容包括：
1. 机器翻译的基本原理与实践
2. 机器翻译译后编辑发展概况
3. 机器翻译译编辑原则策略
4. ChatGPT译后编辑工具实战
5. 机器翻译译编辑案例分析
1. 机器翻译的基本原理与实践
首先，韩老师简要地为大家介绍了ChatGPT于机器翻译的重要性和翻译背景，并以北京语言大学翻译专业学生就业率等几个案例演示分析机器翻译技术对翻译的影响。
紧接着韩老师详细讲述了机器翻译技术的定义及以后的发展前景，使同学们在实践的过程中针对性锻炼学生自我翻译思考的能力。
2.机器翻译译后编辑发展概况
接下来，韩老师以“神经机器网络翻译”为例向大家讲述机器翻译技术影响翻译的全过程。通过建设神经语言模型（NNLM）进行反复训练，并运用神经机器翻译原理通过这种反复解码编码的过程得出最后翻译结果。
3. 机器翻译译编辑原则策略
根据神经机器翻译原理，把每一个数据点当作一个神经元，构造出神经网络。韩老师在具体计算中，提出参数越大，难度越大，准确度越高。通过这种方法训练神经网络，就会得到神经语言模型。
4. ChatGPT译后编辑工具实战
通过图像识别，用0和1两个数字转化英文单词这个想法来延伸中文更多的语言含义。接着，又引入二元的xy向量来表示语意的词向量，将编码器-解码器模型用于机器翻译。
另外，通过训练和注意力机制，运算神经模型。韩老师又通过谷歌之前发表的一篇论文来引出Transformer模型转换器的过程。它通过大量数据计算得出最精确的结论。
关于机器翻译的背景，韩老师提到：ChatGPT原本不是个机器翻译专业软件，它只是用于图像设计的对话模型，只是恰巧用来翻译而已，并没有翻译专业模型，而且他只能通过人为翻译对文案进行内容修改。
5.机器翻译译编辑案例分析
与此同时，韩老师又向我们讲述了ChatGPT机器翻译的AI语音作伴功能，并可以通过AI进行完整度和流畅度打分和给出发音建议等。强调虽然ChatGPT是个对话应用，但他的背后API的功能是非常强大的。韩老师还强调：用ChatGPT要与个人数据结合，去解决你实际中遇到的问题，让机器翻译技术水平得到提升。现在面临的不是职业替代的问题，而是职业升级的问题。
以上就是“五一研修班 韩林涛老师：机器翻译译后编辑 ”第四讲的干货啦，希望大家收获满满！
