人工智能需要什么翻译技术（人工智能给翻译带来的便利和挑战）

人工智能翻译技术主要包括自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)、机器翻译(Machine Translation)和深度学习(Deep Learning)等技术。
1. 自然语言处理技术:自然语言处理技术是将计算机理解和处理人类语言的能力。它包括词性标注、语法分析、语义分析、命名实体识别、情感分析、文本分类等任务。这些任务使得机器能够识别和理解自然语言,从而进行翻译。
2. 机器翻译技术:机器翻译技术是将一种自然语言转换为另一种自然语言的能力。它包括词法分析、语法分析、语义分析、翻译模型、词向量表示等任务。这些任务使得机器能够将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
3. 深度学习技术:深度学习技术是机器学习的一种方法,通过多层神经网络进行训练,以实现对数据的自适应学习和预测。在机器翻译中,深度学习技术可以用于构建多层神经网络来预测翻译结果。
人工智能翻译技术需要自然语言处理、机器翻译和深度学习等多种技术的支持,以实现对自然语言的理解和翻译。