摘要：在丰沛的数据基础下，人工智能翻译工具飞速进步，然而，这也带来翻译的统一性和精准度方面的挑战。在翻译工作中，人工智能学习方法应展现出独立的处理效能和灵活性，同时，翻译的精确性和一致性是评估其结果的两大标准。本研究致力于探讨在海量数据环境，如何使机器翻译在维持独立性的同时提升翻译精确度，通过比较评估不同算法的优劣，结合实际案例操作，形成针对性改进方法。研究揭示，通过融合多个语言转换技艺和丰富资料库，采用结合型算法配合自适应调整方案，不仅能保持翻译自主性，还能提升翻译准确度。

关键词：大数据；人工智能翻译；主体性；准确性；平衡

引言

作为大数据时代的结晶，人工智能翻译技术对人类沟通和资讯传播产生深远作用。伴随着科技发展速度，智能翻译技术的使用范畴日渐扩大，无论是基础的文本转换功能，还是复杂的异语即时沟通，均展现其高效率与巨大发展前景。如何在保持翻译特色与准确性之间寻求平衡，始终是科研开发领域学者遇到的难题。在应对繁复多变的语言环境时，机器翻译技术需要显示出适应性和创新能力，同时，确保翻译的精确度，使翻译出的内容必须与原文意思和表达紧密相符。在实践操作过程中，过分强调译文的独立性可能会引起译文的误差，反之，过分拘泥于精确性又会限制翻译工具的变通性和顺应性。本文深入剖析在大量数据支撑下，如何调和两方关系，旨在为人工智能翻译范畴的进展贡献创新性的想法与手段。

一、人工智能翻译技术的现状与挑战

经过多年发展，人工智能语言转换技术已经在众多行业中展现出优异的表现。目前，主流的翻译方法涵盖依赖统计的机器翻译技术以及神经网络驱动的机器翻译技术。在应对复杂和冗长的语句结构方面，自然语言处理技术显示出明显的优势，已然成为该领域的首选技术。尽管这些技术在提升翻译的精确度和效率上已经取得卓越成绩，但依然面临不少挑战。AI技术在语言转换范畴面临的一大挑战是处理语言多样性和内在繁复性，不同言语在语法、词汇以及文化环境上的显著差异，使得翻译器械在翻译水平上难以达到不同语言间的平衡。在翻译活动中，始终需要权衡译者的个性和精确度之间的关系。虽然自然语言处理系统能够生成更加自然且流畅的翻译成品，但有时在处理专业术语密集或高度依赖语境的文本时，它可能会出现翻译差错，这些失误有可能造成理解偏差。

当前的翻译工具在工作过程中，高度依赖于大量训练数据，训练数据的质量与范围，对翻译质量起决定性作用。在一些非常用语言和特定工作领域中，常常因为学习资料的匮乏和质量不高，导致翻译软件难以达到优质翻译成果。在实际应用环境中，人工智能语言转换技术还需迎接实时性能和处理能力方面的考验，针对即时翻译器械，如会议现场翻译或者多语言互动系统。翻译功能不仅需要做到准确无误，更要实现迅速作出反应和即时反馈，这便对计算机硬件配备更为严格的要求。研究如何有效地将用户反馈和自适应学习机制结合，以使翻译系统不断得到改进，正成为翻译学界的研讨领域的一大焦点。

二、大数据环境对翻译主体性与准确性的影响

在大量数据环境下，智能翻译手段虽然取得明显进展，但同时也面临未知的挑战。在数据规模庞大、种类繁多、变化迅速的大数据背景下，机器翻译的能动性和准确度面临严峻挑战。依靠丰富的数据资料，翻译工具扩充语言资源库，从而大幅增强翻译的自适应能力和自主性。依托海量数据，自动化翻译工具通过对众多文本的深入学习，掌握多种言语间的 复杂性 并在语言具体应用层面上实现精确把握，进而展现出语言多样性。采用以数据为基础的战略，让翻译软件在面对生僻或非标准的语言表达时，能够轻松处理，提供更为流畅和贴近自然的翻译结果。然而，对大量数据的过度依赖可能会引发翻译作业中能动性的过分扩展，造成所谓的“过度拟合”问题。在这种情况下，系统在训练数据上的表现虽然卓越，却可能在实际环境的使用中产生与语境或文化背景不符的翻译输出。

大数据对译文的精准度产生正面及负面影响，众多高质量信息明显提高翻译准确率，经过大量训练，该系统能更准确地把握词语、词组与语句间的关联，显著减少翻译作业中的错误，在应对日常交流的通用语言配对翻译时，其准确度有显著提高，另一方面，数据的精确性和丰富性也构成挑战，若训练资料包含干扰信息、不准确之处，这些瑕疵将被算法吸收并展现在其输出结果里，进而拖累翻译的准确性。在某些特定的行业或者是小众语言范畴，因为充足优质数据较为匮乏，导致翻译软件在准确度上往往难以满足需求，在数据众多的环境中，翻译软件需具备实时升级与弹性修改的特性，以大数据技术为基础的系统能够不断获取新数据的支持，持续优化和提升，从而使得翻译服务能够即时应对、满足各种需求。

三、提升翻译主体性的方法与策略

运用尖端神经网络模型是增强翻译自主性的关键路径之一，近年来，借助聚焦机制的变换器模型在翻译领域实现重要进展，相较于传统的循环神经网络模型和长短期记忆网络模型，变换器模型在跟踪远距离依赖关系方面更为出色，因此使得翻译软件在处理较复杂句子和复杂语法结构时展现出更卓越的性能，诸如BERT和GPT之类的预设语言模型广泛应用于语言转换范畴，这些模型通过对庞大的大量文本资料进行训练，提升其对语言结构和含义的洞察力，进而提升翻译自主性。

普遍使用多任务训练方法和迁移训练方式，用来提高翻译的自足性，借助多元任务训练方法，译文生成软件同步提升翻译及与之相关的句法检查、情感分析等多项技能，进而强化其对语言的全方位理解力，信息迁移使得算法模型能够将在一种语种学习到的知识应用到另一种语言的学习中，尤其是在低资源语言语言转换的场景下，这种策略能显著提升翻译的质量，同时增强机制的变通性和调整能力。数据增强技术在提升翻译主动权方面扮演关键角色，构建多样化训练数据集，利用数据增强技术，能有效提高模型的鲁棒性和普适性，常见的数据增强手法涵盖反向转译、引入噪音以及使用词汇替换等手段，采用生成多种版本的训练数据方法，帮助翻译软件更深入地掌握语言演变和多种表达方式，以此增强其翻译自主性。

采用用户意见和人工智能互动的方式，是提升翻译独立性的实用方法，借助用户反馈过程，翻译软件可以不断自我优化，解用户语言习惯及偏好，进而提供更符合用户需求的翻译结果。在人与机器的沟通界面，借助互动翻译软件，允许用户直接参与翻译工作，并即时获取纠错和引导，此举不但提高翻译质量，还增强系统的适应性和灵活性。应用整合多种翻译方法的模型，是提高翻译活动中的独立性方法，融合规则依据与数据引领两种翻译方法的综合翻译机制，既保持规则导向翻译的准确度，又兼具数据驱动翻译的适应性与调整效能。

四、提高翻译准确性的技术与手段

在人工智能翻译范畴，提高翻译准确率是技术提升的重要方向之一，精准度是评价译文品质的重要尺度，同时也关系到信息传送的高效与可信，针对翻译水准，从事研发工作的小组动用多种多样的技术与方法，尽力精确性的提高，优化深度学习模型是提高翻译质量的根本途径，采用深度人工智能学习技术的神经网络翻译模型，例如变压器模型、双向编码器表示和生成预训练学习语言模型，经过大规模双语语料库的训练，能够洞悉多种语言间错综复杂的映射关系。特别是以深度学习模型为代表的技术手段，依托于先进的聚焦机制，能够出色解决远距离依赖的问题，从而在语言转换过程中实现更精准的句法结构和意义匹配，首先，在包含大量文本数据集上对前期训练模型进行初步训练，接着针对特定目标进行精细化修改，如此能有效增强模型在翻译方面的准确度。

采用大数据处理方法对数据进行清洗和质量监管，是提高翻译准确度的关键策略，高品质的训练资料是保障翻译精准之基础，通过数据清洗环节，剔除存在于资料库中的噪音、多余信息及误差数据，确保用于训练的数据品质达到高品质和一致性标准，结合自动化标识手段与人工校对，实施严格的语料库质量监管程序，保障所收集信息的准确与可靠。在庞大的数据资源中，经过细致处理的数据制作，能明显提升翻译工具的训练效果，从而增进翻译的准确性，采用多元化的信息综合学习法，为提高翻译的准确性探索新的方法，融合文字资讯、图形资料、声音数据等多种数据形式的综合性学习方式，通过整合不同形式的信息，提升模型架构对语境及内涵的解析程度，在视觉与文字的结合的翻译场景，人工智能系统借助图像信息以增强对原文本的内涵的把握，进而提高翻译的准确性与流畅度。

灵活制定方针与自我调整的学习方法，对于提高翻译准确度起到关键性作用，实时的翻译策略可以根据应用环境和用户的具体要求，灵活地对输出结果进行调整，比如，借助于不断刷新词语和短语的数据库，翻译软件能够迅速适应涌现的新词和表达方式，进而输出更加精确的译文。系统依托自我调整学习方式，能够适应用户需求，不断进行改进和完善，从而使翻译的精确性不断提高。借助人工智慧和专家细致审核，仍是确保翻译质量的关键要素，即便自动化语言转换技术不断改进，面临若干高精度与专业性强的翻译任务，人的介入仍旧是必要阶段。

五、平衡翻译主体性与准确性的优化方案

运用综合方法，是对转换过程中保持原意与准确度之间平衡的一种高效手段，结合规则引导的翻译方法和依靠大数据的神经网络系统机器翻译（NMT）技术的多样化模型，按照既定规则开展翻译工作，保障翻译成果的准确性与一致性，自然语言处理技术（NMT）依靠大量的语言资料进行训练，以此产生出更符合人类语言习惯且转换流畅的翻译输出。结合两种技术途径，构建的结合型翻译系统，不仅确保翻译的准确性，在翻译过程中显示更突出的适应能力和独立性，该策略特别适宜于专业技能范畴的翻译作业，在追求卓越的品质和精度的场合中表现尤为出色，在获得翻译既忠实原文又具有独特风格的过程中，机动灵活的策略改变也起到十分重要的作用，即时的策略改动授权使得翻译工具能在使用过程中，依据特定环境、用户的具体需求以及即时反馈进行调整适应。借助用户意见回馈机制，翻译软件能够掌握用户的语言习惯和喜好，即时调整翻译算法参数并改善翻译效果，以此来更好地符合用户翻译要求，该系统能够依托上下文信息与不断更新的知识库，优化翻译效果，从而显著提高翻译成果的准确度与顺畅度。

采用多元化信息融合的学习手段，为达到在翻译作业中既维持独特性又保障精确度的效果，探索新的思维途径，融合文字、图片、声音等多种数据形式的多元学习，能让转换工具充分把握并转换各种模态的信息，达成更为详尽的认知与翻译，在采用图文结合翻译技巧的场合，图像资料能辅助软件诠释模糊或有多种含义的词汇，从而本质提高翻译准确性与流畅度。同时，运用集成各类感知数据的学习手段，可以提高机器适应性和灵活性，从而增强翻译水平及自驱力，定制化翻译算法，是同时具备适应性和准确性的有效工具，针对特定领域及用户需求，进行深度学习的翻译软件，可以输出更为专业性且精准的转换结果，在医学和法律等专门学科中，通过众多专业术语与行业准则的磨砺，个性化的模型能够提升翻译的精准性与专业水平，通过用户意见不断优化，定制化模型不断精进，从而增强翻译的主动性和符合客户要求。

运用互动翻译软件，能够在保证翻译精准度的同时，同时考虑翻译者的主动积极性。该程序让用户能够在译制的每个过程中执行实时调整与管理，迅速提供反馈和改进意见，用来帮助程序提高翻译水平。此类交流方式不仅确保翻译准确度，还提升系统适应性和灵活性，令翻译工作变得更加高效率和智能化程度。融合综合模型、自适应调整方法、多元信息处理技术，并配备定制化翻译模型与交互式翻译系统的翻译系统，成功做到在保持翻译个性同时，提高精确度，达到一种精细的市场需求与技术能力的平衡。

结语

在庞大数据基数支持下，智能翻译技术进步正面临保持适应性与精准度的考验。融合多种技术手段，如融合模型、动态调整策略、多元学习等，并采用定制化翻译模型与互动翻译系统，在保障翻译工作的灵活性和创新性的同时，保证输出文本的准确性和流畅性。本研究提出的方法与策略，不但建立提升翻译水平的理论架构和技术支撑，而且为机器翻译技术在潜在的创新途径与应用领域，拓宽广阔的发展空间。

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课题：淮南联合大学校级产学研项目（重点项目）"大数据环境下基于人工智能的翻译主体性发挥研究"（编号：WCY2301）

作者简介：程凯（1981.04月）男，硕士，淮南联合大学副教授，研究方向：英语语言文学