基于模板的统计翻译 自然语言处理畅谈之机器翻译技术发展历程

目前，各个国家、民族的不同类型信息不断融合，不同语言之间的互译已成为当今社会的基本需求之一。从海外旅行或物资的翻译，到实施互联网跨境电商、跨境旅游、外贸、O2O、海外租车、金融服务等国际服务，都面临着一个无法回避的问题：多语言翻译。如何针对互联网上多语言信息的数量和动态变化实施低成本、快速的实时翻译，从而实现有效的沟通？基于人工翻译来解决这个问题是不可想象的。因为翻译人员的人工成本越来越高，

机器翻译技术可以自动将一种语言转换成另一种语言，应该是解决翻译问题的终极技术手段之一。机器翻译研究始于1949年，当时美国洛克菲勒基金会自然科学系主任沃伦·韦弗发表了题为《翻译》的备忘录，翻开了历史性的一页。. 据统计基于模板的统计翻译，世界上大约有6000种语言，但许多语言已经濒临灭绝。利用计算机软件实现不同语言之间的智能翻译已成为人工智能领域的梦想。有人说机器翻译是自然语言处理领域的皇冠上的明珠。

近十年来，在各国政府和行业的大力支持下，机器翻译的研究和产业化取得了长足的进步。中国政府已将包括机器翻译技术在内的自然语言理解研究列入国家中长期科技发展规划。. 美国政府在2009年将自动翻译列为未来*具影响力的十大技术之一。“2049”计划和美国国防部牵头的BOLT项目都将机器翻译作为现代信息技术的制高点。业内谷歌、百度等互联网巨头也将其视为在线服务的重要切入点。据报道，谷歌翻译每天服务全球超过2亿用户，每天翻译10亿次，每天翻译处理的文本量相当于100万本书，超过了全球专业翻译人员的翻译量在一年以内。文本比例。机器翻译具有重要的理论研究和工业应用价值。

早期的研究人员将机器翻译技术看作是一个加解密过程，以双语词典作为密码本，实现基于双语词典的简单翻译。由于低估了自然语言自身的词汇翻译和结构转换的歧义，应用难度很大。有限的。随着计算机软硬件的发展和计算语言学理论和方法的成熟，机器翻译研究不断取得突破。从基于规则的翻译技术到基于实例、基于模板、基于翻译记忆库的翻译技术，*终发展到目前主流的统计机器翻译技术。

统计机器翻译技术的*大优势在于，只需提供一定规模（如百万甚至千万）的双句数据库，翻译系统3-5天即可自动学习完成系统搭建无需任何人工干预。另外，从翻译性能来看，基于大规模双语数据自动训练和学习的统计机器翻译系统表现更好。统计机器翻译技术本质上是一种数据驱动的方法。它采用机器学习的方法，从大规模的两句对库中自动学习和训练翻译模型和语言模型，基本无需人工干预；

自 80 年代后期 IBM 模型提出以来，统计机器翻译技术逐渐从基于词的方法和基于短语的方法发展为基于句法的方法。与基于词/短语的翻译方法不同，句法翻译模型可以使用句法分析的结果来指导翻译过程。理论上，因为句法树可以更全面地表达句子的结构信息，所以句法翻译模型可以提供更多的语言基础来辅助结构翻译和调整。但是，在大多数实际翻译任务中，这种理论优势并没有得到充分体现，翻译质量也没有明显提高。相反，句法翻译模型的复杂度和计算量呈指数级增长。相比之下，跨语言语义的差异远小于句法的差异，即语义比句法具有更强的跨语言等价性。目前，统计机器翻译研究缺乏对语义等深层语言信息的有效利用，无论是基于短语还是基于句法的方法本质上都没有使用语义知识进行翻译建模。很早以前，研究人员就尝试将语义信息引入统计机器翻译中。然而，由于语义框架的不完善和语义分析系统的性能瓶颈，基于语义的机器翻译面临着巨大的挑战，成为当前的研究热点。

一个统计机器翻译系统构建框架包括两句自动词对齐、翻译规则提取、翻译特征评分、语言模型和排序模型训练、翻译特征权重调整、翻译解码和译后处理。机器翻译系统的开发和调优实际上非常复杂。从目前国际机器翻译技术评估研究报告来看，通常用于增加训练数据，训练更强大的语言模型基于模板的统计翻译，扩大解码搜索空间，使用更复杂的模型。以及提高统计机器翻译系统性能的参数。许多相关研究成果对推动机器翻译起到了至关重要的作用，