42、统计对齐与机器翻译：原理、挑战与方法

统计对齐与机器翻译：原理、挑战与方法

机器翻译：梦想与挑战

机器翻译（MT），即文本或语音从一种语言到另一种语言的自动翻译，是自然语言处理（NLP）中最重要的应用之一。对于NLP研究人员来说，构建能让不同文化背景的人轻松交流的机器，不仅是一个极具吸引力的梦想，也是为自身职业正名并获取资金支持的有力理由。

然而，机器翻译是一项极具挑战性的任务。尽管如今市场上有许多自称翻译程序的廉价软件，但它们生成的翻译质量往往较低，仅能满足那些可对输出进行后期编辑的翻译人员，或者那些有一定外语基础、能借助有缺陷的翻译解读原文的人。NLP研究人员的目标是生成接近无错误、在目标语言中流畅可读的翻译，但现有的系统除了在一些非常受限的领域（如天气报告）外，距离这一目标仍有很大差距。

机器翻译困难的原因

要理解机器翻译为何如此困难，我们可以从不同的翻译方法入手。以下是一些重要的机器翻译方法：
1. 逐词翻译法 ：这是最简单的翻译方法，即逐词翻译源文本。但这种方法存在明显问题，不同语言的单词之间并非一一对应，词汇歧义是其中一个重要原因。例如，英语单词“suit”在法语中有不同的翻译，具体取决于它是表示“诉讼”还是“一套服装”。此外，不同语言的词序也不同，简单的逐词翻译往往会导致目标语言的词序错误。
2. 句法转移法 ：为解决词序问题，句法转移法先对源文本进行句法分析，然后使用适当的规则将源文本的句法树转换为目标语言的句法树，最后从这个句法树生成翻译。但这种方法也面临挑战，即使翻译在句法上正确，其语义可能并不合适。例如，德语中的“gern essen”（喜欢吃）是一个动词 - 副词结构，字面翻