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1954年,美国乔治敦大学(GEORGETOWNUNIVERSITY)在IBM公司协同下,用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译试验,向公众和科学界展示了机器翻译的可行性,从而拉开了机器翻译研究的序幕。中国开始这项研究也并不晚,早在1956年,国家就把这项研究列入了全国科学工作发展规划,课题名称是“机器翻译、自然语言翻译规则的建设和自然语言的数学理论”。1957年,中国科学院语言研究所与计算技术研究所合作开展俄汉机器翻译试验,翻译了9种不同类型的较为复杂的句子。从20世纪50年代开始到20世纪60年代前半期,机器翻译研究呈不断上升的趋势。美国和前苏联两个超级大国出于军事、政治、经济目的,均对机器翻译项目提供了大量的资金支持,而欧洲国家由于地缘政治和经济的需要也对机器翻译研究给予了相当大的重视,机器翻译一时出现热潮。这个时期机器翻译虽然刚刚处于开创阶段,但已经进入了乐观的繁荣期。1964年,为了对机器翻译的研究进展作出评价,美国科学院成立了语言自动处理咨询委员会(AUTOMATICLANGUAGEPROCESSINGADVISORYCOMMITTEE,简称ALPAC委员会),开始了为期两年的综合调查分析和测试。1966年11月,该委员会公布了一个题为《语言与机器》的报告(简称ALPAC报告),该报告全面否定了机器翻译的可行性,并建议停止对机器翻译项目的资金支持。这一报告的发表给了正在蓬勃发展的机器翻译当头一棒,机器翻译研究陷入了近乎停滞的僵局。无独有偶,在此期间,中国爆发了“十年文革”,基本上这些研究也停滞了。机器翻译步入萧条期。新世纪以来,随着互联网的出现和普及,数据量激增,统计方法得到充分应用。互联网公司纷纷成立机器翻译研究组,研发了基于互联网大数据的机器翻译系统,从而使机器翻译真正走向实用,例如“百度翻译”,“谷歌翻译”等。近年来,随着深度学习的进展,机器翻译技术的到了进一步的发展,促进了翻译质量的快速提升,在口语等领域的翻译更加地道流畅。60年代以来建立的机器翻译系统绝大部分是这一类机器翻译系统。它们的特点是:①把句法的研究放在第一位,首先用代码化的结构标志来表示原语文句的结构,再把原语的结构标志转换为译语的结构标志,最后构成译语的输出文句;②对于多义词必须进行专门的处理,根据上下文关系选择出恰当的词义,不容许把若干个译文词一揽子列出来;③语法与算法分开,在一定的条件之下,使语法处于一定类别的界限之内,使语法能由给定的算法来计算,并可由这种给定的算法描写为相应的公式,从而不改变算法也能进行语法的变换,这样,语法的编写和修改就可以不考虑算法。第2类机器翻译系统不论在译文的质量上还是在使用的方便上,都比第1类机器翻译系统大大地前进了一步。研究重点是在机译过程中引入语义特征信息,以BURTOP提出的语义文法和CHARLESFILLMORE提出的格框架文法为代表。语义分析的各种理论和方法主要解决形式和逻辑的统一问题。利用系统中的语义切分规则,把输入的源文切分成若干个相关的语义元成分。再根据语义转化规则,如关键词匹配,找出各语义元成分所对应的语义内部表示。系统通过测试各语义元成分之间的关系,建立它们之间的逻辑关系,形成全文的语义表示。处理过程主要通过查语义词典的方法实现。语义表示形式一般为格框架,也可以是概念依存表示形式。最后,机译系统通过对中间语义表示形式的解释,形成相应的译文。70年代以来,有些机器翻译者提出了以语义为主的第3类机器翻译系统。引入语义平面之后,就要求在语言描写方面作一些实质性的改变,因为在以句法为主的机器翻译系统中,最小的翻译单位是词,最大的翻译单位是单个的句子,机器翻译的算法只考虑对一个句子的自动加工,而不考虑分属不同句子的词与词之间的联系。第3类机器翻译系统必须超出句子范围来考虑问题,除了义素、词、词组、句子之外,还要研究大于句子的句段和篇章。为了建立第3类机器翻译系统,语言学家要深入研究语义学,数学家要制定语义表示和语义加工的算法,在程序设计方面,也要考虑语义加工的特点。目标是给机器配上人类常识,以实现基于理解的翻译系统,以TOMITA提出的知识型机译系统为代表。知识型机译系统利用庞大的语义知识库,把源文转化为中间语义表示,并利用专业知识和日常知识对其加以精练,最后把它转化为一种或多种译文输出。一般的基于语料库(CORPUS-BASED)的机译系统就是基于统计的机器翻译,因为这一领域异军突起,统计就是统计平行语料,由此衍生出许多不同的统计模型。不同于基于规则的机译系统由词典和语法规则库构成翻译知识库,基于语料库的机译系统是以语料的应用为核心,由经过划分并具有标注的语料库构成知识库。基于语料库的方法可以分为基于统计(STATISTICS-BASED)的方法和基于实例(EXAMPLE-BASED)的方法。MOSES是维护较好的开源机器翻译软件,由爱丁堡大学研究人员组织开发。其发布使得以往繁琐复杂的处理简单化。基于实例的机器翻译对于相同或相似文本的翻译有非常显著的效果,随着例句库规模的增加,其作用也越来越显著。对于实例库中的已有文本,可以直接获得高质量的翻译结果。对与实例库中存在的实例十分相似的文本,可以通过类比推理,并对翻译结果进行少量的修改,构造出近似的翻译结果。2013年来,随着深度学习的研究取得较大进展,基于人工神经网络的机器翻译(NEURALMACHINETRANSLATION)逐渐兴起。其技术核心是一个拥有海量结点(神经元)的深度神经网络,可以自动的从语料库中学习翻译知识。一种语言的句子被向量化之后,在网络中层层传递,转化为计算机可以“理解”的表示形式,再经过多层复杂的传导运算,生成另一种语言的译文。实现了“理解语言,生成译文”的翻译方式。这种翻译方法最大的优势在于译文流畅,更加符合语法规范,容易理解。相比之前的翻译技术,质量有“跃进式”的提升。随着全球化网络时代的到来,语言障碍已经成为二十一世纪社会发展的重要瓶颈,实现任意时间、任意地点、任意语言的无障碍自由沟通是人类追求的一个梦想。这仅是全球化背景下的一个小缩影。在社会快速发展的进程中,机器翻译扮演越来越重要的角色。由于机器翻译在今后需要满足人们在浩瀚的互联网上方便地进行信息搜集的需求,于是很多翻译开发者在翻译准确度上下工夫的同时,开始注重结合用户的使用领域并进行方向性的开发。根据的市场发展看来,在新一轮的竞赛中,在线翻译前景十分看好。中国的网民已超4亿,并继续以极快速度增长。很多人对机器翻译有误解,他们认为机器翻译偏差大,不能帮人们解决任何问题。其实其误差在所难免,原因在于,机器翻译运用语言学原理,机器自动识别语法,调用存储的词库,自动进行对应翻译,但是因语法、词法、句法发生变化或者不规则,出现错误是难免的,比如《大话西游》中“给我一个杀你的理由,先”之类状语后置的句子。机器毕竟是机器,没有人对语言的特殊感情,它怎么会感受“最是那一低头的温柔,像一朵水莲花不胜凉风的娇羞”的韵味?毕竟汉语因其词法、语法、句法的变化及其语境的更换,其意思大相径庭,就连很多国人都是丈二和尚——摸不着头脑,就别说机器了。事实上,不论哪种方法,影响机译发展的最大因素在于译文的质量。就已有的成就来看,机译的质量离终极目标仍相差甚远。值得一提的是,美国发明家、未来学家雷·科兹威尔在接受《赫芬顿邮报》采访时预言,到2029年机译的质量将达到人工翻译的水平。对于这一论断,学术界还存在很多争议。不论怎样,目前是人们对机译最为看好的时期,这种关注是建立在一个客观认识和理性思考的基础上的。我们也有理由相信:在计算机专家、语言学家、心理学家、逻辑学家和数学家的共同努力下,机译的瓶颈问题将会得以解决了。
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