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机器翻译行业分析报告

机器翻译行业分析报告

一、定义

机器翻译（MachineTranslation，MT）是利用计算机技术对

一种语言的文本进行自动翻译，输出另一种语言的文本的过程。

是自然语言处理技术的一种应用。

二、分类特点

根据翻译任务的不同，机器翻译可以分为三种：基于规则的

机器翻译、统计机器翻译和神经机器翻译。

基于规则的机器翻译是根据语言专家将源语言到目标语言

的翻译规则放入计算机内部，同时通过规则库和字典实现对文本

的翻译。

统计机器翻译是一种基于数据的机器翻译技术，利用大量的

双语语料库和配对翻译句子，通过计算模型中的参数来翻译输入

文本。

神经机器翻译是运用神经网络模型进行机器翻译。其与统计

机器翻译不同的是，神经机器翻译直接在源语言和目标语言之间

建立一种映射，并通过反向传播算法来训练该网络。

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三、产业链

机器翻译的产业链可以分为计算机硬件厂商、语音处理软件

供应商、机器翻译平台服务商、语言处理软件开发厂商、企业服

务提供商和专业翻译公司。

四、发展历程

机器翻译的起源可以追溯到20世纪50年代，当时，美国自

动语言处理项目（AutomaticLanguageProcessingProject）开始研

究机器翻译技术。1966年，美国国防部出资成立了机器翻译项

目（MT项目），享有“潜艇翻译”之称，用于研究以潜艇为代表

的军事领域的机器翻译应用。1970年代，机器翻译逐渐向商业

应用领域转化，开始涉及诸如国际贸易、金融、法律、科技等多

个领域。随着翻译技术和计算机性能的不断提升，机器翻译逐渐

向商业和个人领域渗透。

五、行业政策文件及其主要内容

2017年4月，国务院办公厅发布《关于深化国家重点智能

产业和新一代人工智能发展规划的指导意见》，其中提出要加强

机器翻译和多语种语音识别等自然语言处理技术研发，推动行业

健康发展。

六、经济环境

机器翻译的应用范围越来越广泛，对于翻译行业产生了较大

的冲击。根据机构预测，到2024年，全球机器翻译市场规模将

达到2亿美元，并以每年10.1%的复合增长率增长。

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七、社会环境

随着全球国际贸易和翻译需求增加，机器翻译的需求也逐渐

提高。该技术的出现解决了语言障碍问题，提高了社会中信息的

交流和传递效率，节约了翻译人员的时间和成本。

八、技术环境

随着机器学习和自然语言处理技术的进步，机器翻译的翻译

质量和速度逐渐得到提高。而且，目前很多机器翻译平台都在不

断地引入人工智能技术，如深度学习、卷积神经网络等，进一步

提升机器翻译的能力。

九、发展驱动因素