13、统计对齐与机器翻译：挑战与解决方案

统计对齐与机器翻译：挑战与解决方案

1. 机器翻译的挑战

机器翻译（MT）旨在实现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）的重要应用之一。尽管如今市场上有许多价格低廉的翻译程序，但它们生成的译文质量较低，距离NLP研究人员追求的接近无错误、目标语言流畅的输出仍有很大差距。

机器翻译困难的原因可以从不同的翻译方法中找到答案，常见的方法包括：
- 逐词翻译 ：这种方法简单直接，但由于不同语言之间不存在一对一的词汇对应关系，且存在词汇歧义，因此容易出现问题。例如，英语单词“suit”在法语中有不同的翻译，具体取决于它是指“诉讼”还是“一套服装”。此外，不同语言的词序也不同，逐词翻译往往会导致目标语言的词序错误。
- 句法转移方法 ：该方法先对源文本进行句法分析，然后将源文本的句法树转换为目标语言的句法树，并生成译文。虽然它解决了词序问题，但句法正确的译文可能语义不当。例如，德语“Ich esse gern”（我喜欢吃）是一个动词 - 副词结构，直接翻译为英语会出现语义不匹配的问题。
- 语义转移方法 ：此方法通过表示源句子的含义来生成译文，能够解决一些句法不匹配的问题，但即使译文的字面意思正确，也可能显得不自然甚至难以理解。例如，英语和西班牙语在表达方向和运动方式时存在差异。
- 中间语言方法 ：中间语言是一种独立于特定语言表达意义的知识表示形式，它可以高效地解决多种语言之间的翻译问题。然而，设计高效且全面的知识表示形式存在困难，并且需要解决大量的歧义问题。

2. 统