1. 机器翻译简介
1.1 机器翻译的概念
从广义上来讲,“翻译”是指把一个事物转化为另一个事物的过程。这个概念多
使用在对序列的转化上,比如,计算机程序的编译、自然语言文字的翻译、生物蛋白
质的合成等。在程序编译中,高级语言编写的程序经过一系列的处理后转化为可执
行的目标程序,这是一种从高级程序语言到低级程序语言的“翻译”。在人类语言的
翻译中,一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达,这是一种自然语言的“翻
译”。在蛋白质合成的第一步,RNA 分子序列转化为特定的氨基酸序列,这是一种生
物学遗传信息的“翻译”。甚至说给上联对出下联、给一幅图片写出图片的主题等都
可以被看作是“翻译”的过程。
这里更加关注人类语言之间的翻译问题,即自然语言的翻译。如图
1.1所示,通
过计算机可以将一段汉语文字自动转化为英语文字,汉语被称为源语言(Source Lan-
guage
),英语被称为
目标语言
(
Target Language
)。
一直以来,文字的翻译往往是由人完成。让计算机像人一样进行翻译似乎还是电
影中的桥段,因为很难想象语言的多样性和复杂性可以用计算机语言进行描述。但
是时至今日,人工智能技术的发展已经大大超越了人类传统的认知,用计算机进行
自动翻译也不再是一种梦想,它已经深入到人们生活的很多方面,并发挥着重要作
用。而这种由计算机进行自动翻译的过程也被称作机器翻译(Machine Translation)。
类似地,自动翻译、智能翻译、多语言自动转换等概念也是指同样的事情。如果将今
天的机器翻译和人工翻译进行对比,可以发现机器翻译系统所生成的译文还不够完
24 Chapter 1. 机器翻译简介 肖桐 朱靖波
图 1.1 通过计算机将汉语翻译为英语
美,甚至有时翻译质量非常差,但是它的生成速度快且成本低廉,更为重要的是机
器翻译系统可以从大量数据中不断学习和进化。
人工翻译尽管精度很高,但是费时费力。当需要翻译大量的文本且精度要求不
那么高时,比如海量数据的浏览型任务,机器翻译的优势就体现出来了。对于那些
使用人工翻译无法完成的事情,使用机器翻译可能只需花费几个小时甚至几分钟就
能完成。这就类似于拿着锄头耕地种庄稼和使用现代化机器作业之间的区别。
实现机器翻译往往需要多个学科知识的融合,如数学、语言学、计算机科学、心
理学等等。而最终呈现给使用者的是一套软件系统
——
机器翻译系统。通俗来讲,
机器翻译系统就是一个可以在计算机上运行的软件工具,与人们使用的其他软件一
样,只不过机器翻译系统是由“不可见的程序”组成。虽然这个系统非常复杂,但是
呈现出来的形式却很简单,比如输入是待翻译的句子或文本,输出是译文句子或文
本。
用机器进行翻译的想法可以追溯到电子计算机产生之前,发展过程中也经历了
多个范式的变迁,现代机器翻译系统大多是基于数据驱动的方法
——
从数据中自动
学习翻译知识,并运用这些知识对新的文本进行翻译。
从机器翻译系统的组成上来看,通常可以抽象为两个部分,如图1.2所示:
输入文字
机器翻译
输出译文
1 2
资源:可以使机器翻译
系统运行的“汽油”
系统:利用资源完成
自动翻译的程序
图 1.2 机器翻译系统的组成
• 资源:如果把机器翻译系统比作一辆汽车,资源就好比是可以使汽车运行的“汽
1.1 机器翻译的概念 25
油”,它包括很多内容,如翻译规则、双(单)语数据、知识库等翻译知识,且
这些“知识”都是计算机可读的。值得一提的是, 如果没有翻译资源的支持,任
何机器翻译系统都无法运行起来。
• 系统:机器翻译算法的程序实现被称作系统,也就是机器翻译研究人员开发的
软件。无论是翻译规则、翻译模板还是统计模型中的参数都需要通过机器翻译
系统进行读取和使用。
构建一个强大的机器翻译系统需要“资源”和“系统”两方面共同作用。在资源
方面,随着语料库语言学的发展,已经有大量的高质量的双语和单语数据(称为语
料)被整理并且被数字化存储,因此可以说具备了研发机器翻译系统所需要的语料
基础。特别是像英语、汉语等世界主流语种,相关语料资源已经非常丰富,这也大大
加速了相关研究的进展。当然,对于一些稀缺资源语种或者特殊的领域,语料库中
的语料仍然匮乏,但是这些并不影响机器翻译领域整体的发展速度。因此在现有语
料库的基础上,很多研究者把精力集中在“系统”研发上。