14、统计对齐与机器翻译：原理、方法与挑战

统计对齐与机器翻译：原理、方法与挑战

机器翻译作为自然语言处理（NLP）的重要应用，旨在实现文本或语音在不同语言间的自动转换。其目标是生成接近无错误且在目标语言中流畅可读的输出，但目前的系统在大多数领域仍难以达到这一目标，仅在一些受限领域（如天气报告）表现较好。

机器翻译的难点与不同方法

机器翻译困难的原因可通过不同的翻译方法来理解，主要方法如下：
- 逐词翻译 ：这是最简单的方法，但存在明显问题。不同语言的词汇没有一一对应关系，存在词汇歧义，如英语 “suit” 在法语中有不同翻译，需结合更大语境选择正确翻译。此外，不同语言的词序不同，逐词翻译往往会导致目标语言词序错误。
- 句法转移方法 ：先对源文本进行句法分析，将源文本的句法树转换为目标语言的句法树，再生成翻译。该方法解决了词序问题，但有时句法正确的翻译语义却不恰当，如德语 “Ich esse gern” 直译为英语会出现语义不匹配的情况。
- 语义转移方法 ：先表示源句子的含义，再根据含义生成翻译，能解决一些句法不匹配的问题。但即使字面意义正确，翻译也可能不自然甚至难以理解，如英语和西班牙语在表达方向和运动方式上存在差异。
- 中间语言方法 ：通过一种独立于特定语言表达意义的知识表示形式进行翻译，能有效解决多种语言翻译的问题。但这种方法存在实际困难，如设计高效全面的知识表示形式以及解决从自然语言到知识表示语言的歧义问题。

统计方法在机器翻译中的应用

理论上，上述各种翻译方法的步骤都可基于概率模型实现，如使用概