特别是在自动后期编辑和内容创建方面

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然而，她对未来仍然乐观，预计翻译质量和流畅性将进一步提高。 Aneta 预测，人工智能 (AI) 与机器翻译的集成将带来更复杂的应用，增强语言的可访问性并打破全球交流的障碍。 Sapeta 认为人工智能在塑造机器翻译领域发挥着重要作用。然而，她强调需要人类专业知识，平衡技术进步与只有人类才能提供的细致入微的理解。 Sapeta 对机器翻译的复杂性有着丰富的背景，并且对技术进步的脉搏有着敏锐的洞察力，他的评论成为理解这个动态领域的前进道路的基石。

她阐明了机器翻译当今面临的几个关键挑战，强调虽然已经取得了进展，但实现无缝翻译的过程中充满了障碍。数据质量问题是一个巨大的挑战；对高质量、多样化训练数据集的需求对于机器翻译系统的成功至关重要。然而，此类数据集的获取往往受到资源限制、隐私问题和不太常用 顶级电子邮件列表 语言的数据可用性的阻碍。高质量数据的稀缺直接影响了机器翻译的有效性，限制了其提供准确且适合上下文的翻译的能力。 Sapeta 强调的另一个重大挑战是处理惯用表达和文化上微妙的语言。



尽管取得了进步，机器翻译系统仍然需要帮助来掌握语言的微妙之处，这是人类翻译的第二天性。习语、俚语和特定文化的引用在经过机器翻译时往往会失去意义，导致翻译在技术上可能是正确的，但缺乏预期的影响或细微差别。 此外，语言本身的动态特性为机器翻译系统提供了一个不断变化的目标。语言不是静态的；它随着社会的发展、适应和变化。跟上这些变化并将新单词、短语和含义纳入机器翻译系统需要不断更新和完善，这为开发和维护有效的机器翻译解决方案增加了另一层复杂性。