一分鐘了解機器翻譯

機器翻譯，又叫自動翻譯，是指利用計算機將一種自然語言轉換為另一種自然語言的過程。

作為比人工智能這個詞誕生的還早的自然語言處理任務，機器翻譯經歷了漫長的發展過程，大致可以分為三個階段。

第一個階段是基於規則的翻譯方法。 與人類類似，這種方法會先分析句子中單詞的詞性，將每個詞翻譯成目標語言，再根據語法規則等進行調整，輸出結果。

可想而知，這種翻譯方法效果並不好，因為語言表達的方法非常靈活，有限的語法和規則無法覆蓋所有的語言現象。

第二個階段是基於統計的翻譯方法。 即根據詞或短語找到所有可能的結果，再在龐大的語料庫中進行搜索，統計每種結果出現的概率，將概率最高的結果進行輸出。

這種方法較規則方法效果有很大提升，不過對語料庫的依賴較大。

第三個階段是基於神經網絡的翻譯方法，通過學習大量成對的語料讓神經網絡自己學習語言的特徵，找到輸入和輸出的關係，端到端的輸出翻譯結果，取得了不錯的效果。

不過這些方法並不是非此即彼的。 比如在成對語料較少的語言之間，用統計方法效果比較好；或者乾脆沒多少語料，就要靠中間語言進行轉換；有些約定俗成的成語短語，用基於實例的翻譯方法能更好的解決 。

現在的機器翻譯系統，基本上會將幾種方法的優點進行融合，不過距離翻譯的標準——信、達、雅，還有很遠距離。