术语翻译方法
（1）基于双语括号句子的术语翻译挖掘方法
站在改善终机器翻译译文质量的角度，我们认为术语翻译知识的质量优
先于规模。因此，我们将目光转向互联网上单语网页上大量存在的双语括号的句子。所谓双语括号句子需要同时满足下列三个条件：包含一个或多个括号；紧临括号的左边是一个术语；该术语的译文在括号内。双语括号句子包含丰富的术语翻译知识，如目标语
镇江口译翻译协会
术语翻译方法
（1）基于双语括号句子的术语翻译挖掘方法
站在改善终机器翻译译文质量的角度，我们认为术语翻译知识的质量优
先于规模。因此，我们将目光转向互联网上单语网页上大量存在的双语括号的句子。所谓双语括号句子需要同时满足下列三个条件：包含一个或多个括号；紧临括号的左边是一个术语；该术语的译文在括号内。双语括号句子包含丰富的术语翻译知识，如目标语言术语的上下文信息。相对于平行语料或可比语料而言，双语括号句子的限制更少，更新比较及时且相对更容易抽取术语翻译知识。因此我们认为双语括号句子是挖掘术语翻译知识的理想语料。如以下示例所示，挖掘术语翻译知识的主要任务是确定目标术语的左边界，因为右边界已经由括号给出，且源语言术语的边界是确定的。
各个进程有自己的内存空间、数据栈等，所以只能使用进程间通讯（interprocess communication，IPC），而不能直接共享信息。
该方法的输入为种子 URL 和种子术语词典，终输出为带概率的术语翻译规则表，类似于统计翻译的短语翻译规则表。在工作流中，中间结果包括主题爬虫获取的Web网页和URL，双语括号句子过滤器筛选出的双语括号句子，术语左边界分类器的术语翻译候选列表，以及增量更新后的种子术语词典。
（2）融合双语术语识别的联合词对齐方法
词对齐是统计机器翻译的一项核心任务，它从双语平行语料中发掘互为翻译的语言片断，是翻译知识的主要来源。在实践中，一部分词对齐错误就是术语产生的，终的译文质量也会受到影响。如果能自动识别出平行句对中的术语对应关系，词对齐质量就能得到改善，进而有望改善术语和句子的翻译质量。
术语识别方面，基于规则的方法已基本退出历史舞台。基于统计方法的方法虽然不受领域限制，但是对于多词术语和低频术语的识别并不理想， 因而抽取的术语也存在较多噪声。所以，如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束，术语识别错误就会传递给后续阶段，终译文质量反而难以得到提升。因此，研究如何提高术语识别和词对齐性能，并提高终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。
为了尽量降低训练流程中错误传递的影响以改进术语翻译知识抽取，我们提出了融合双语术语识别的联合词对齐方法。首先，为了降低对训练数据的依赖，该联合词对齐方法从单语术语识别弱分类器开始。该分类器由维基百科等自然标注数据训练得到的。其次，为了降低因术语识别和词对齐的错误传递带来的负i面影响，该方法利用双语术语和词对齐的相互约束，将单语术语识别、双语术语对齐和词对齐联合在一起执行，得到效果更好的双语术语识别和词对齐结果。
（3）融合术语识别边界信息的统计翻译术语解i码方法
人名、地名、机构名等命名实体有明显的边界特征，相对容易进行识别与对齐。一般而言，将命名实体直接翻译方法用于统计翻译解i码器就可以取得比较好的翻译效果。但是，用与翻译命名实体的方式“直接翻译” 术语并不能明显改善机器翻译自动译文的质量。主要的原因就是目前的术语识别模型还不够好，识别准确率大幅弱于命名实体识别。另外，由于术语本身是与领域高度相关的，为目标领域训练的术语识别分类器需要大量高质量且同领域的人工标注训练语料，这进一步加大了术语识别的难度。在这种情况下，如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束，术语识别错误就会传递给后续阶段，终译文质量反而难以得到提升。因此，研究如何提高术语识别和词对齐性能，并提高终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。
译者，特别是刚开始从事翻译的初学者，常把翻译看作是一门艺术，一门只有对行业知识了如指掌的少数人才能理解的艺术。这些为数不多的人才将知识传授给这一行的新成员。同一原文可以翻译成多个版本的译文，这一事实使得上述观点得以强化。译者面临许多的选择，必须多加斟酌，才能终确定译文的用词，而这个斟酌选择的过程被视为是一种艺术过程。翻译确实与写作艺术相关，培养译者“实际上是培养能够用目标语恰当地表达文本内容的优i秀作者”。
当把英语译成其他语言时，新手译员通过大胆扮演语言中间人角色，已经意识到他们可能会犯各种错误。在翻译过程中，任何文本在转换成其他语言时都会出现一系列问题。大多数情况下都要求译者译出地道的译文，也就是说，译文要与目标语文本的语言习惯和当地人的表达方式相吻合。译者在力图译出自然流畅的译文时可能会碰到各种问题。这些问题可能是语言问题、非语言问题、工具性问题或语用性问题。
翻译问题
曾经令人啼笑皆非的菜名翻译
麻婆豆腐： Tofu made by woman with freckles
一脸雀i斑女人做的豆腐
夫妻肺片：Husband and wife's lung slice
丈夫和妻子的肺切片
四喜丸子：Four glad meat balls
四个高兴的肉丸子
口水鸡：Slobbering chicken
流口水的鸡
蚂蚁i上树：Ants climbing tree
一堆儿蚂蚁正在爬树
老虎菜：Tiger dish
老虎做的菜
驴打滚：Rolling donkey
满地打滚的驴子
醉蟹：Drunk crab
喝高了的蟹老板
木须肉：Wood mustache meat
木头胡子肉
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