1、機(jī)器翻譯,機(jī)器翻譯（machine translation），又稱(chēng)為自動(dòng)翻譯，是利用計(jì)算機(jī)把一種自然源語(yǔ)言轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N自然目標(biāo)語(yǔ)言的過(guò)程，一般指自然語(yǔ)言之間句子和全文的翻譯。它是自然語(yǔ)言處理 （Natural Language Processing）的一個(gè)分支，與計(jì)算語(yǔ)言學(xué)（Computational Linguistics ）、自然語(yǔ)言理解（ Natural Language Understanding） 之間存在著密不可分的關(guān)系。,基礎(chǔ),機(jī)器翻譯的研究是建立在語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)這3門(mén)學(xué)科的基礎(chǔ)之上的。語(yǔ)言學(xué)家提供適合于計(jì)算機(jī)進(jìn)行加工的詞典和語(yǔ)法規(guī)則，數(shù)學(xué)家把語(yǔ)言學(xué)家提供的材料形式化和

2、代碼化，計(jì)算機(jī)科學(xué)家給機(jī)器翻譯提供軟件手段和硬件設(shè)備，并進(jìn)行程序設(shè)計(jì)。缺少上述任何一方面,機(jī)器翻譯就不能實(shí)現(xiàn),機(jī)器翻譯效果的好壞，也完全取決于這3個(gè)方面的共同努力。,機(jī)器翻譯的研究歷史可以追溯到 20 世紀(jì)三四十年代。20世紀(jì)30年代初，法國(guó)科學(xué)家G.B.阿爾楚尼提出了用機(jī)器來(lái)進(jìn)行翻譯的想法。1933年，蘇聯(lián)發(fā)明家.特羅揚(yáng)斯基設(shè)計(jì)了把一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言的機(jī)器，并在同年9月5日登記了他的發(fā)明；但是，由于30年代技術(shù)水平還很低，他的翻譯機(jī)沒(méi)有制成。1946 年，第一臺(tái)現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī) ENIAC 誕生，隨后不久，信息論的先驅(qū)、美國(guó)科學(xué)家 W. Weaver 和英國(guó)工程師A. D. Booth

3、在討論電子計(jì)算機(jī)的應(yīng)用范圍時(shí)，于1947年提出了利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行語(yǔ)言自動(dòng)翻譯的想法。1949年，W. Weaver 發(fā)表翻譯備忘錄 ，正式提出機(jī)器翻譯的思想。走過(guò)六十年的風(fēng)風(fēng)雨雨，機(jī)器翻譯經(jīng)歷了一條曲折而漫長(zhǎng)的發(fā)展道路，學(xué)術(shù)界一般將其劃分為如下四個(gè)階段：開(kāi)創(chuàng)期（1947-1964），受挫期（1964-1975），恢復(fù)期（1975-1989），新時(shí)期（1990至今）,發(fā)展道路,翻譯過(guò)程,中國(guó)機(jī)器翻譯研究起步于1957年,是世界上第4個(gè)開(kāi)始搞機(jī)器翻譯的國(guó)家，60年代中期以后一度中斷，70年代中期以來(lái)有了進(jìn)一步的發(fā)展。中國(guó)社會(huì)科學(xué)院語(yǔ)言研究所、中國(guó)科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所、黑龍江大

4、學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等單位都在進(jìn)行機(jī)器翻譯的研究；上機(jī)進(jìn)行過(guò)實(shí)驗(yàn)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)已有十多個(gè)，翻譯的語(yǔ)種和類(lèi)型有英漢、俄漢、法漢、日漢、德漢等一對(duì)一的系統(tǒng),也有漢譯英、法、日、俄、德的一對(duì)多系統(tǒng)（FAJRA系統(tǒng)）。此外，還建立了一個(gè)漢語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)和一個(gè)科技英語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)。中國(guó)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的規(guī)模正在不斷地?cái)U(kuò)大，內(nèi)容正在不斷地完善,中國(guó)的機(jī)器翻譯,機(jī)譯系統(tǒng)可劃分為基于規(guī)則（ Rule-Based ）和基于語(yǔ)料庫(kù)（Corpus-Based）兩大類(lèi)。前者由詞典和規(guī)則庫(kù)構(gòu)成知識(shí)源；后者由經(jīng)過(guò)劃分并具有標(biāo)注的語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)成知識(shí)源，既不需要詞典也不需要規(guī)則，以統(tǒng)計(jì)規(guī)律為主。機(jī)譯系統(tǒng)是隨著語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)的興起而發(fā)展起來(lái)的，世界上

5、絕大多數(shù)機(jī)譯系統(tǒng)都采用以規(guī)則為基礎(chǔ)的策略，一般分為語(yǔ)法型、語(yǔ)義型、知識(shí)型和智能型。不同類(lèi)型的機(jī)譯系統(tǒng)由不同的成分構(gòu)成。抽象地說(shuō)，所有機(jī)譯系統(tǒng)的處理過(guò)程都包括以下步驟：對(duì)源語(yǔ)言的分析或理解，在語(yǔ)言的某一平面進(jìn)行轉(zhuǎn)換，按目標(biāo)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)規(guī)則生成目標(biāo)語(yǔ)言。技術(shù)差別主要體現(xiàn)在轉(zhuǎn)換平面上。,系統(tǒng)劃分,語(yǔ)法型,研究重點(diǎn)是詞法和句法，以上下文無(wú)關(guān)文法為代表，早期系統(tǒng)大多數(shù)都屬這一類(lèi)型。語(yǔ)法型系統(tǒng)包括源文分析機(jī)構(gòu)、源語(yǔ)言到目標(biāo)語(yǔ)言的轉(zhuǎn)換機(jī)構(gòu)和目標(biāo)語(yǔ)言生成機(jī)構(gòu)3部分。,語(yǔ)義型,研究重點(diǎn)是在機(jī)譯過(guò)程中引入語(yǔ)義特征信息，以Burtop提出的語(yǔ)義文法和Charles Fillmore提出的格框架文法為代表。語(yǔ)義分析的各種

6、理論和方法主要解決形式和邏輯的統(tǒng)一問(wèn)題。利用系統(tǒng)中的語(yǔ)義切分規(guī)則，把輸入的源文切分成若干個(gè)相關(guān)的語(yǔ)義元成分。再根據(jù)語(yǔ)義轉(zhuǎn)化規(guī)則，如關(guān)鍵詞匹配，找出各語(yǔ)義元成分所對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義內(nèi)部表示。系統(tǒng)通過(guò)測(cè)試各語(yǔ)義元成分之間的關(guān)系，建立它們之間的邏輯關(guān)系，形成全文的語(yǔ)義表示。處理過(guò)程主要通過(guò)查語(yǔ)義詞典的方法實(shí)現(xiàn)。語(yǔ)義表示形式一般為格框架，也可以是概念依存表示形式。最后，機(jī)譯系統(tǒng)通過(guò)對(duì)中間語(yǔ)義表示形式的解釋?zhuān)纬上鄳?yīng)的譯文。,知識(shí)型,目標(biāo)是給機(jī)器配上人類(lèi)常識(shí)，以實(shí)現(xiàn)基于理解的翻譯系統(tǒng)，以Tomita提出的知識(shí)型機(jī)譯系統(tǒng)為代表。知識(shí)型機(jī)譯系統(tǒng)利用龐大的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，把源文轉(zhuǎn)化為中間語(yǔ)義表示，并利用專(zhuān)業(yè)知識(shí)和日常知識(shí)

7、對(duì)其加以精練，最后把它轉(zhuǎn)化為一種或多種譯文輸出,智能型,目標(biāo)是采用人工智能的最新成果，實(shí)現(xiàn)多路徑動(dòng)態(tài)選擇以及知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)重組技術(shù)，對(duì)不同句子實(shí)施在不同平面上的轉(zhuǎn)換。這樣就可以把語(yǔ)法、語(yǔ)義、常識(shí)幾個(gè)平面連成一有機(jī)整體，既可繼承傳統(tǒng)系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)，又能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自增長(zhǎng)的功能。這一類(lèi)型的系統(tǒng)以中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所開(kāi)發(fā)的IMT/EC系統(tǒng)為代表,基于語(yǔ)料庫(kù)的機(jī)譯系統(tǒng)是以語(yǔ)料的應(yīng)用為核心，由經(jīng)過(guò)劃分并具有標(biāo)注的語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)成知識(shí)庫(kù)。基于語(yǔ)料庫(kù)的方法可以分為基于統(tǒng)計(jì)（Statistics-based）的方法和基于實(shí)例（Example-based）的方法。,基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯,基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法把機(jī)器翻譯看成是一個(gè)信息傳

8、輸?shù)倪^(guò)程，用一種信道模型對(duì)機(jī)器翻譯進(jìn)行解釋。這種思想認(rèn)為，源語(yǔ)言句子到目標(biāo)語(yǔ)言句子的翻譯是一個(gè)概率問(wèn)題，任何一個(gè)目標(biāo)語(yǔ)言句子都有可能是任何一個(gè)源語(yǔ)言句子的譯文，只是概率不同，機(jī)器翻譯的任務(wù)就是找到概率最大的句子。具體方法是將翻譯看做對(duì)原文通過(guò)模型轉(zhuǎn)換為譯文的解碼過(guò)程。,基于實(shí)例的機(jī)器翻譯,即不經(jīng)過(guò)深層分析，僅僅通過(guò)已有的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)類(lèi)比原理進(jìn)行翻譯。其翻譯過(guò)程是首先將源語(yǔ)言正確分解為句子，再分解為短語(yǔ)碎片，接著通過(guò)類(lèi)比的方法把這些短語(yǔ)碎片譯成目標(biāo)語(yǔ)言短語(yǔ)，最后把這些短語(yǔ)合并成長(zhǎng)句。對(duì)于實(shí)例方法的系統(tǒng)而言，其主要知識(shí)源就是雙語(yǔ)對(duì)照的實(shí)例庫(kù)，不需要什么字典、語(yǔ)法規(guī)則庫(kù)之類(lèi)的東西，核心的問(wèn)題就是通過(guò)最大限度的統(tǒng)計(jì)，得出雙語(yǔ)對(duì)照實(shí)例庫(kù)。,在線(xiàn)機(jī)譯,目前網(wǎng)絡(luò)上比較知名的幾種在線(xiàn)翻譯器：Google在線(xiàn)翻譯，百度在線(xiàn)翻 譯，有道在線(xiàn)翻譯，滬江小D在線(xiàn)翻譯 。,機(jī)器翻譯的現(xiàn)狀,我們需要的是計(jì)算機(jī)幫助人類(lèi)完成某些翻譯工作，而不是完全替代人，人與機(jī)器翻譯系統(tǒng)之間應(yīng)該是互補(bǔ)的關(guān)系，而不是相互競(jìng)爭(zhēng)。 機(jī)器翻譯還