L'entrelacement des résultats de la recherche scientifique et de la technologie linguistique de l'École d'informatique de l'Université de Pékin
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Il existe des liens inextricables mais moins intuitifs entre cette réalisation et la technologie linguistique, en particulier la traduction automatique.
Tout d’abord, d’un point de vue technique, les deux s’appuient sur le big data et des algorithmes avancés. L’équipe du professeur Zhang Ming utilise une grande quantité de données pour la formation à la recherche et au développement de médicaments contre le cancer, ce qui s’apparente à l’utilisation de corpus massifs en traduction automatique pour optimiser les effets de la traduction. La traduction automatique analyse et apprend un grand nombre de textes dans différentes langues pour établir des correspondances entre les langues, obtenant ainsi une traduction précise. De même, dans la recherche et le développement de médicaments, l’analyse et le traitement de grandes quantités de données sur l’activité biologique peuvent aider à découvrir des cibles potentielles et des mécanismes d’action des médicaments.
Deuxièmement, en termes de pensée innovante, les deux doivent briser les schémas de pensée traditionnels. Dans le domaine de la traduction automatique, de nouveaux modèles et algorithmes sont constamment proposés pour améliorer la précision et la fluidité de la traduction. Dans la recherche et le développement de médicaments contre le cancer, l'équipe du professeur Zhang Ming doit également sortir du cadre inhérent et explorer de nouvelles voies et méthodes de recherche. Cette communauté de pensée innovante permet à la recherche dans différents domaines de réaliser des progrès révolutionnaires.
En outre, du point de vue des scénarios d'application, même si la traduction automatique et la recherche et le développement de médicaments contre le cancer peuvent sembler sans rapport, ils visent tous deux à résoudre des problèmes pratiques et à apporter commodité et bien-être dans la vie des gens. La traduction automatique brise les barrières linguistiques et favorise la communication et la coopération mondiales, tandis que la recherche et le développement de médicaments contre le cancer apportent un espoir de survie et une meilleure qualité de vie à d'innombrables patients.
De plus, il existe des similitudes entre les deux en termes de collaboration interdisciplinaire. La traduction automatique nécessite souvent la combinaison de connaissances et de méthodes issues de plusieurs disciplines telles que la linguistique, l'informatique et les statistiques. De même, la recherche et le développement de médicaments anticancéreux nécessitent également des opérations collaboratives entre la biologie, la chimie, la médecine et d’autres disciplines. Ce modèle de coopération interdisciplinaire permet d'intégrer des ressources supérieures dans différents domaines et de favoriser le développement en profondeur de la recherche.
Cependant, nous ne pouvons ignorer les différences entre les deux. La traduction automatique se concentre principalement sur la conversion et la transmission de la langue, et ses résultats peuvent être largement utilisés et diffusés en un instant. La recherche et le développement de médicaments contre le cancer nécessitent un processus d’essai clinique et d’approbation long et rigoureux avant de pouvoir réellement bénéficier aux patients. Mais c’est cette différence qui permet de voir la diversité et la complexité du domaine technologique.
En bref, même si les résultats des recherches de l'équipe du professeur Zhang Ming de l'École d'informatique de l'Université de Pékin semblent très éloignés de la traduction automatique, ils présentent des liens potentiels et une valeur de référence mutuelle en termes de technologie, de réflexion, d'application et de coopération. Ces liens et valeurs enrichissent non seulement notre compréhension du développement scientifique et technologique, mais fournissent également de nouvelles idées et orientations pour de futures recherches innovantes.