37、机器翻译：原理、方法与发展趋势

机器翻译：原理、方法与发展趋势

1. 引言

机器翻译（MT）致力于将文本从源语言自动翻译成目标语言，是计算机科学领域中历史悠久的应用之一，可追溯到20世纪40年代末。尽管历经60多年的研究与发展，期间有进步也有停滞，但如今大规模应用现有MT技术已成为可能。这得益于诸多因素，如自20世纪90年代初起统计方法取得的显著科学进展、用于训练的多语言数据大量增加、开源统计系统的出现、在线系统的普及，以及用户对快速廉价翻译需求的增长。

MT的应用场景广泛。许多翻译服务提供商和机构已将其纳入工作流程，常见做法是先使用MT生成初稿，再由人工译者进行后期编辑，这能节省翻译成本和时间。此外，还有交互式MT和无需人工干预的MT应用，如公司用MT发布产品信息或翻译内部通信文件。

研究和商业环境中主要有四种MT方法：基于规则的MT（RBMT）、基于实例的MT（EBMT）、统计MT（SMT）和混合MT。

2. 历史回顾

MT的发展与计算机的发展同步。1949年，Warren Weaver提出用统计、信息论和密码学技术解决翻译问题。20世纪50年代，美国、苏联、英国和法国开展了重大项目，并在1954年进行了首次公开演示。

然而，到20世纪60年代中期，由于一些研究人员对MT进展持悲观态度，美国政府进行了评估，发布了ALPAC报告，认为MT比人工翻译慢、准确性低且成本高，短期内难以有实用价值。这导致美国政府对MT相关项目的资助大幅减少。

在欧洲和加拿大，由于对官方语言文件翻译的需求，一些项目蓬勃发展，如蒙特利尔大学的METEO系统，用于将英语天气预报翻译成法语，该系统运行了20年。

20世纪70年代，出现了一