秒杀DeepL，如何利用ChatGPT完成多种语言翻译

投稿用户 • 2024年8月28日 am5:00 • 视频彩铃 • 阅读 132

【摘要】说到翻译软件，DeepL绝对是王者级的存在，但是动辄几十美元一个月的价格不是一般人能消费的起的。在ChatGPT出现以后，DeepL在翻译软件里面已经被淘汰。今天讲一下如何利用ChatGPT做翻译工作。

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这是一份英文的PDF文件，是国外一所大学下发的研究生作业。

我们复制整段英文，粘贴到ChatGPT里面，下达翻译指令。

原文：

Modelling Temporal Data in Bioinformatics This assignment is to apply computational bioinformatics methods and tools for analysing gene expression data. The report should be written in the form of research article with a coherence structure, following the below requirements (tasks): Tasks: Introduction Start with a general but relevant introduction to the topic of your assignment, e.g., you can talk about: ? Importance of modelling the gene expression data related to your topic. ? DNA microarray and newer techniques used to measure the expression level of genes in your topic. ? Machine learning methods applied for gene expression data modelling, classification, prediction, and clustering. ? Your methodology of gene expression data modelling (i.e., provide a clear statement of the overall purpose of the exercise that you have performed) and your goals. ? Conclude how is the paper organized (e.g., Section 2 provides ….; Section 3 is …) Literature review ? Review at least 4 research articles that conducted research on gene expression data analysing related to your topic and used machine learning tools for data modelling. This can include classification, clustering, prediction, etc. The articles need to be carefully reviewed and you need to provide a brief explanation on their experiments, data, and results. Cite these articles in the text, where you explain them and add citation to the reference section. Data description ? What is your data about? ? Where was the data collected from? who originally reported/collected it (institute/organisation)? how it was collected? Who was the subjects (healthy individuals? Patients?) ? Carefully describe the data (number of variables (genes), samples, classes). ? Pre-processing of the data (if applicable). Experimental Design ? Explain the experimental design (is this a classification task? What are the classes?)

译文：生物信息学中的时序数据建模

本作业要求应用计算生物信息学方法和工具分析基因表达数据。报告应以研究论文的形式撰写，结构连贯，并遵循以下要求（任务）：任务：引言从与您的作业主题相关的一般性介绍开始，例如，您可以谈论： ? 模拟与您主题相关的基因表达数据的重要性。 ? 用于测量您主题中基因表达水平的DNA微阵列和较新的技术。 ? 用于基因表达数据建模、分类、预测和聚类的机器学习方法。 ? 您的基因表达数据建模方法（即提供您已执行的练习的整体目的的明确陈述）及您的目标。 ? 总结论文的组织方式（例如，第2节提供…；第3节是…）文献综述 ? 回顾至少4篇关于基因表达数据分析与您主题相关并使用机器学习工具进行数据建模的研究文章。这可以包括分类、聚类、预测等。需要仔细审查这些文章，并提供关于它们的实验、数据和结果的简要说明。在您解释它们的文中引用这些文章，并将引文添加到参考文献部分。

数据描述 ? 您的数据是关于什么的？ ? 数据是从哪里收集的？谁最初报告/收集它（机构/组织）？数据是如何收集的？研究对象是谁（健康人？患者？） ? 仔细描述数据（基因变量数、样本数、类别数）。 ? 数据预处理（如适用）。

实验设计 ? 解释实验设计（这是一个分类任务吗？类别是什么？）

方法 ? 简要描述您用于实验的机器学习算法和工具，如：支持向量机、人工神经网络、决策树等。 ? 描述您选择的特征选择方法（如适用），以减少数据的维数并提高模型性能。 ? 解释您用于评估模型性能的评估指标（例如，准确度、召回率、F1值等）和验证方法（例如，交叉验证）。

结果 ? 详细说明实验结果，包括所使用方法的性能评估，以及与文献综述中讨论的其他研究的比较（如适用）。 ? 使用表格和/或图形形式清晰地展示结果。

讨论 ? 分析和解释您的结果，讨论模型的优势和局限性。 ? 比较您的结果与其他研究结果的异同，并讨论可能的原因。 ? 提出可以改进方法和性能的建议。

结论 ? 总结您的研究，回顾您的目标和方法，概述所取得的成果。 ? 提出进一步研究的方向和可能的应用领域。

参考文献 ? 按照论文格式规范列出您在文中引用的所有参考文献。

这个结构将帮助您撰写一篇关于生物信息学中时序数据建模的研究论文。请遵循上述要求，确保论文在内容、结构和组织上具有高质量。

可以看出，ChatGPT翻译出的中文，语句连贯性，表达性，都不是过去一般的翻译软件可以相比的，不生硬，和人工翻译的几乎没有区别。

另外得益于ChatGPT的母公司OPenAI的开源性，已经有很多的爱好者基于ChatGPT的语言能力开发出了对应的翻译软件。

支持多国语言互译，支持全局划词翻译、支持OCR识别翻译、支持整篇文档上传翻译。

如果你觉得安装软件麻烦，还有浏览器插件。

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