将来机器翻译能否会取代人工翻译

当今大学生现在使用翻译软件阅读英语论文。海外旅行者已把翻译App作为手机必备应用。看样子机器翻译就要取代译员。如同机器在问答、导航、收银这些岗位做到的一样。译雅馨翻译公司简单讲述一下机器翻译达到怎么样的程度呢？ 

机器翻译初具“理解”能力
理想丰满。现实亦可期。尽管现在机器翻译距离人工翻译还有一段距离。但随着技术的发展和人类对语言认知的深入。机器翻译取代人工翻译很值得期待。
单词翻译是最为简单的。就是词典在做的事情。单词与单词放在一起。成了短语也可以应付。短语和单词构成句子。不同场景下有着不同的意思。如果还要考虑这些句子在不同篇章中。基于上下文语境的意思。这对机器翻译而言就有点儿难度了。
 举个通俗的例子。电影字幕的翻译大家都很熟悉。也都知道只有翻译者理解了导演要说什么。演员要讲什么。理解了故事的来龙去脉。具备对应的专业背景知识。才能带给观众好字幕。
工业界的翻译技术与它有异曲同工之处。目前尚处于能够准确翻译短语和单词。同时不断提升句子翻译质量的阶段。且逐步向精准的篇章翻译靠齐。
句子翻译两大难题：消歧和调序
机器翻译尚处于“句子翻译“的初级阶段。即准确地理解每一个句子的基本意思。据百 度NLP(自然语言处理技术)技术人员介绍。尽管机器翻译在句法理解上有所突破。但最大的难点还在于消歧和调序。
一个是顺序问题。长句子。英文的语序和中文的是不一样的。比如中文“在这张桌子上有一束花”。英文是“There are a bunch of flowers on the table”。这样的不同是当前机器翻译的一大难点。机器翻译需要做到适当地调整顺序。
第二个问题是歧义问题。一个词有多个语义。比如“看”这个词。看病、看书、看球。是不一样的;打球、打赏、打牌、打脸中“打”的意思也非常不同。如果直接将句子中的“看”简单翻译为Look自然不行。而这样的情况又无法穷举。
 消歧和调序是机器翻译要解决的最重要的两个问题。如果能够突破。机器翻译未来就可以帮助人们做更多事情。
机器翻译突破的杀手锏——NLP技术
业界如何解决机器翻译所面临的问题呢?不妨看看百度翻译的思路。
百度翻译的核心方案是依靠NLP技术。NLP技术能够基于海量自然语言语料库。通过机器学习自动理解不同单词、短语和句式。模拟人脑思考过程去理解自然语言。
比如。为了增加更多语种之间的互译可能。百 度翻译选择中文或英文作为中间语言。在其他语种之间架起一座‘翻译桥梁’。由于不同语种间的语料规模不一。并且一些小语种间的直接翻译模型也较小。如果用户想要将葡萄牙语翻译成日语。通过这项中轴语技术。机器将自动从葡语——中文——日语。葡语——英文——日语等模型中识别并过滤出最优模型。进而迅速呈现最优翻译结果。
凭借NLP技术的深厚积累和领先优势。百 度翻译在很多方面超越同类竞品。大规模语料去噪和过滤技术、基于枢轴方法的翻译知识桥接技术。使得资源匮乏的小语种翻译成为可能。此外。凭借着在中文资源上的先天优势。百 度翻译还实现了普通话和粤语、文言文之间的互译。
机器面对情绪丰富的人类。会醉吗?
什么才是好的翻译?清末著名学者严复曾提出三个字“信、达、雅”。信是指要准确;达是指说人话接地气;雅则是指译文要词语得体、简明、优雅。最生动的例子莫过于“Bigger Than Bigger”这个口号的翻译。中国大陆版本被译成“比更大还更大”。被广为吐槽。只做到“信”。香港版本的翻译“岂止于大”就备受好评。
机器翻译应该会很容易翻译出“比更大还更大”这样的结果。而要翻译出“岂止于大”这样具有信达雅风的语句自然还需要时间。
好在百度、Google等公司都在翻译上投入大量资源。基于计算机、语言学等多种交叉学科不断在取得突破。人工智能的技术基石正在快速发展。给机器翻译带来了新的契机。
未来NLP技术如果能在如何学习理解人类语义方面取得更多技术突破。机器翻译取代越来越多的人工翻译岗位。或许并非痴人说梦。