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机器翻译浅析

2017-05-22赵丹

北方文学·中旬 2017年5期
关键词:局限性实例神经网络

赵丹

随着计算机技术的不断发展与更新,机器翻译行业内部也产生了巨大变化,本文将针对机器翻译的历史起源和发展现状做进一步探究,通过对实例的分析,辨析机器翻译取代人工翻译的必然性,也指出机器翻译暂时存在的不可克服的弊端,而作为过渡时期的机辅翻译在翻译过程中起到了不可忽视的作用。

一、机器翻译的定义与历史

机器翻译,又称为自动翻译,是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。随着经济全球化及互联网的飞速发展,机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到越来越重要的作用。

机器翻译的研究历史可以追溯到 20 世纪三四十年代。20世纪30年代初,法国科学家G.B.阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。1933年,苏联发明家П.П.特罗扬斯基设计了把一种语言翻译成另一种语言的机器,并在同年9月5日登记了他的发明。1946 年,第一台现代电子计算机 ENIAC 诞生,随后不久,信息论的先驱、美国科学家 W. Weaver 和英国工程师A. D. Booth 在讨论电子计算机的应用范围时,于1947年提出了利用计算機进行语言自动翻译的想法。1949年,W. Weaver 发表《翻译备忘录》 ,正式提出机器翻译的思想。

二、机器翻译工作原理与现状

机器翻译的基本思想是利用计算机对自然语言进行翻译,而各种机器翻译系统采用的技术和理念不尽相同;面对各种各样的机器翻译系统,文献上有各种分类方式。

现有的机器翻译系统按照其基本工作原理,可以分为基于规则的机器翻译,基于实例的机器翻译和统计型的机器翻译这三种基本类型。(一)基于规则的机器翻译系统的机器翻译方法又可以分为三类:直接翻译法,中间语言法和转转换法。(二)基于实例的机器翻译要通过实例库的构成,语料拆分的碎片化问题及实例库定制实现。(三)统计型机器翻译系统。

三、机器翻译的成就与展望

几年前,翻译界的大师谢天振教授曾在上海外国语大学高翻学院的实习基地承接了联合国的一项任务:在两个小时内完成将近三万字的一篇会议文件翻译。一位读者看后曾质疑此时的真实性,该读者的眼光仍用传统翻译的思维方法来想象今天的实用文献、文件的翻译流程。其实由于联合国文件的表述有较高的重复率,该基地多年从事联合国文件翻译又积累了一个丰厚的语料库,因此译员们在按下一个键时显示屏上出现的不只是一个字,而是一个短语或一个句子,甚至是一个段落。现代科技的发展,已经极大地改变了翻译的面貌,虽然这个例子不完全是机器翻译的成功案例,但却是机辅翻译的利用达到最大化。最近谷歌汉译英改用了神经网络技术,这是统计方法的一种具体的实现方式,想着机器翻译的不断发展也许有一天可以让机器独立完成翻译任务。

四、机器翻译的局限性

统计翻译的基本思路是“照猫画虎”,即在系统见识了海量范文之后,用这个办法的确可以完成大量翻译工作,但这不意味着统计翻译可以完全取代人的翻译工作。这些局限性是不能被现有的神经网络翻译的进展所克服,某些小改动可以缓解一些困难,如对训练样本加标记,把翻译单位从单句扩大到多句等等,但这些都不足以彻底解决问题。神经网络翻译的上述问题可以总结为一点:这种翻译过程没有包括对语句内容及其所属的言语行为的理解。

五、结论

机器翻译在经济社会发展中起到了越来越重要的作用,在文化信息传播中做出了巨大贡献。机器翻译有它固有的局限性,完全的自动化机器翻译还很遥远,其仍然面临着许多瓶颈。但机器翻译在这短短的五十年间发生的巨大变化,我们是无法否认的。经济基础决定上层建筑,如若人们的需求达到一定程度,机器翻译必然会取代人工翻译。

参考文献:

[1]冯志伟.机器翻译:从基于规则的技术到基于统计的技术.《2010年中国翻译职业交流大会论文集》,2010.

[2]Charniak E. Statistical Language Learning. Cambridge, MA: MIT Press,1993.

[3]刘群.机器翻译原理与方法讲义.2009.(Lecture)

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