MT机器翻译专题 | 译直播
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  • 目标导向的智能机器翻译

    宗成庆 2021-06-20
  • 人工智能与翻译

    柴明颎 2020-09-29

人工智能飞速发展的今天,机器翻译(machine translation 或 MT)或者自动翻译这个概念已经被人们所熟知。无论是现在被广泛使用的线上机器翻译服务,还是好莱坞大片《钢铁侠》中利用人工智能程序翻译希伯来语的惊艳镜头,都说明机器翻译已经渗透到我们生活的方方面面。通俗来讲,机器翻译是把文字从一种语言自动翻译为另一种语言的技术,这个过程需要计算机科学、语言学、数学、心理学等多个学科的交叉,而技术的最终落地往往通过计算机程序体现出来,即机器翻译系统。长期以来,机器翻译一直被看做是解决翻译问题的终极技术手段之一,机器翻译技术也伴随着人工智能(特别是自然语言处理)的发展而进步着。无论是从最开始的文字加密、解密的方法,还是到后来的基于规则、实例的方法,再到基于统计和最新的基于深度神经网络的机器翻译方法,都体现了人类利用自身的智慧对机器翻译的探索。机器翻译也从实验室束之高阁的技术理想中解放出来,不断为人们的生活带来便利,为社会创造价值。

 

从实际需求来看,本地化人工辅助翻译、出国旅游随身实时翻译、跨境电商、外贸等场景都需要机器翻译技术。包括机器翻译技术在内的自然语言理解研究被列入了《国家中长期科学和技术发展规划纲要》中;美国国防部高级研究计划局(DARPA)主导的全行动语言翻译(BOLT)项目将机器翻译作为现代信息技术中的制高点进行重点攻坚。据2013年谷歌公司在其I/O大会上公布的数据,谷歌翻译每天为全球两亿多个用户提供服务,翻译次数达十亿次,翻译处理的文字数量,相当于一百万册图书,超过了全世界的专业翻译人员一年能够翻译的文字规模。这些数据都体现了机器翻译的巨大价值和技术应用前景。

 

机器翻译已经取得了如此大的进步,其背后究竟使用了什么样的技术?这个问题的答案已经不再神秘。相反,机器翻译系统的研发已经形成非常开放、成熟的体系,即使从未接触过这项技术的人,仍然可以使用 NiuTrans 这样的开源系统快速搭建属于自己的机器翻译系统 [1],也可以借助 Tensorflow 等深度学习框架组装自己的模型。可以预期,在不远的将来,除了像谷歌翻译、小牛翻译这样的专业机器翻译服务和系统之外,还会涌现出大量的个人机器翻译系统和小型团队针对特殊需求开发的个性化机器翻译系统,机器翻译也会百花齐放。

 

机器翻译的发展日新月异,有些场景已经在逼近人工翻译的结果,这种趋势在神经机器翻译发展起来之后表现得尤为明显。但是客观来讲,当今机器翻译的译文质量离人们的理想结果还有很大距离,机器翻译也远没有成功,相关理论、技术及实现方法还存在着大量问题需要求解。

 

机器翻译技术几十年的发展是曲折的,但是现在机器翻译给人们展现出了非常美好的前景。相关技术的发展一定会带来机器翻译的进一步应用,包括机器辅助翻译和协同翻译、针对不同行业用户深度优化的翻译专有云和私有云、嵌入式设备上的机器翻译系统等。翻译工作者也大可不必为所谓“机器翻译最终取代人工翻译”的论断惊慌,因为机器翻译的明天一定是人类创造的,机器翻译技术只有和人类知识相互融合,二者互相帮助才会真正走出机器翻译的未来之路。


内容摘自《深度学习时代下的机器翻译》

文 / 肖桐、李垠桥、陈麒、朱靖波