機器翻譯綜述

賀承浩　王澤輝　滕俊哲　王博　彭家凱　李奕欣

關鍵詞：基于規則；統計機器翻譯；神經機器翻譯

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）21-0031-04

0 引言

隨著全球化和跨文化交流的不斷增加，機器翻譯（Machine Translation，MT） 作為一項重要的技術應運而生。機器翻譯就是將一種語言的文字通過計算機與自然語言處理技術進行自動化的轉換[1]。隨著全球化的推進和跨語言交流的增加，機器翻譯在促進語言溝通和信息傳遞方面發揮著重要作用。它不僅能夠提供快速的翻譯服務，還在跨語言信息檢索、多語言內容管理和多語種人工智能等領域有著廣泛的應用。

機器翻譯的發展經歷了多個階段，從早期的基于規則的方法，到統計機器翻譯階段，再到如今主流的神經網絡機器翻譯方法。這些方法在不同的時間和背景下出現，各自有著自己的特點和優勢。

早期的機器翻譯方法主要基于規則，需要專家編寫大量的語法規則和詞典來實現翻譯。然而，這種方法的局限性很大，無法覆蓋各種語言現象和語言變體，難以擴展和維護。

隨著統計機器翻譯的興起，機器翻譯進入了一個新的階段。統計機器翻譯方法通過分析大量的雙語平行語料庫，利用統計模型來建模源語言和目標語言之間的翻譯關系。這種方法的優勢在于能夠自動學習翻譯知識，適應不同領域和語種的翻譯任務。

近年來，隨著深度學習和神經網絡技術的快速發展，神經網絡機器翻譯成為機器翻譯領域的新熱點。神經網絡機器翻譯利用編碼器-解碼器架構和注意力機制來實現端到端的翻譯，不需要人工設計特征，能夠直接從數據中學習翻譯知識，取得了令人矚目的翻譯效果。

然而，機器翻譯仍然面臨一些挑戰，如處理稀缺語料、處理歧義和保持翻譯的準確性等。此外，機器翻譯也需要解決領域適應性、多模態翻譯和跨語種翻譯等實際應用問題。

本綜述將對機器翻譯的不同階段、方法和應用進行探討介紹機器翻譯的發展歷程、技術原理和實踐應用。通過了解機器翻譯的現狀和趨勢，我們可以更好地認識到機器翻譯的重要性和挑戰，并展望機器翻譯未來的發展方向。

1 機器翻譯發展歷史

機器翻譯的發展歷史可以追溯到20世紀50年代早期，那時計算機科學家們開始探索如何利用計算機來進行自動翻譯。以下是機器翻譯的主要發展階段：1.1 規則驅動階段（1950～1990年）機器翻譯規則驅動階段是機器翻譯發展的早期階段，主要是從20世紀50年代到 20世紀90 年代。在這個階段，機器翻譯的方法主要依賴于人工編寫的規則和語法知識。

在規則驅動階段，翻譯系統的設計基于一系列的語言規則和詞典，這些規則由專家手動編碼。規則可以涵蓋詞法、語法和語義等方面的知識。翻譯過程通常分為不同的步驟，如詞法分析、語法分析、轉換和生成等。這些規則可以指導系統進行翻譯，根據輸入的源語言句子生成目標語言的翻譯結果[2]。

在規則驅動的機器翻譯中，語言知識的獲取和表示是一個重要的任務。專家需要編寫大量的規則和詞典，以覆蓋不同語言之間的語法、詞義和句法等方面的差異。這個過程需要大量的人力和時間，并且對專家的語言知識和翻譯技能有很高的要求。

一些早期的規則驅動機器翻譯系統包括美國的Georgetown-IBM翻譯系統和俄羅斯的Apertium系統。這些系統通過手動編寫規則和詞典來進行翻譯，但由于規則的復雜性和語言差異的挑戰，翻譯質量往往難以令人滿意。

盡管規則驅動階段的機器翻譯在一定程度上取得了一些成果，但由于人工編寫規則的限制以及對專家知識的高度依賴，該方法在處理復雜的語言現象和處理大規模語料庫方面存在困難。隨著統計機器翻譯和神經網絡機器翻譯等新方法的出現，規則驅動階段的機器翻譯逐漸被取代，并成為歷史上機器翻譯發展的重要里程碑之一。

1.2 統計翻譯階段（1990～2010年）

機器翻譯統計翻譯階段是機器翻譯發展的一個重要階段，主要發展20世紀90年代中期～2010年初期。在這個階段，機器翻譯的方法主要基于統計模型和大規模雙語平行語料庫。統計翻譯的核心思想是通過分析雙語平行語料庫中的詞語、短語和句子之間的統計關系，來進行翻譯[3]。這種方法認為翻譯是一個概率推斷問題，通過計算源語言和目標語言之間的翻譯概率，選擇最可能的翻譯結果。

統計翻譯的優勢在于能夠自動學習翻譯知識，適應不同領域和語種的翻譯任務。然而，統計翻譯也存在一些挑戰，如對大量數據的依賴、處理稀疏性和長距離依賴等問題。隨著神經網絡機器翻譯的興起，統計翻譯逐漸被取代，但其對機器翻譯研究的推動作用仍然重要。

1.3 神經網絡翻譯階段（2010年～至今）

隨著深度學習和神經網絡的進步，神經網絡翻譯成為主流。神經網絡翻譯使用稱為神經機器翻譯（NMT） 的方法，它基于深度神經網絡模型，將源語言序列映射到目標語言序列。NMT通過端到端學習，直接從雙語語料中學習翻譯模型，避免了手工特征工程和規則的復雜性。這種方法在翻譯準確性和流暢性方面取得了顯著的改進，并成為當前機器翻譯系統的主要方法。

機器翻譯神經網絡翻譯階段是指機器翻譯發展中的一個階段，大致涵蓋了2010年后期至今。在這個階段，神經網絡機器翻譯（Neural Machine Translation，NMT） 成為主流方法。

與傳統的統計機器翻譯（SMT） 方法不同，NMT方法使用神經網絡模型來進行翻譯，能夠將輸入的源語言句子映射到目標語言句子的概率分布上，并通過概率最大化的方式生成翻譯結果。NMT方法通常使用編碼器-解碼器（Encoder-Decoder） 框架，其中編碼器將源語言句子編碼為一個固定維度的向量表示，解碼器則將該向量作為輸入，生成目標語言句子。

在NMT方法中，通常使用循環神經網絡（Recur?rent Neural Network，RNN） 或者Transformer 模型來實現編碼器和解碼器。其中，Transformer模型基于注意力機制實現了高效的并行計算，成為目前主流的NMT 模型。此外，NMT方法還使用了一些技術來解決長距離依賴和歧義等問題，如子詞切分、基于句子對齊的模型訓練、深度解碼器等。

NMT方法相比于傳統的SMT方法，有著更好的翻譯效果和更高的可擴展性。它不需要人工設計特征，可以直接從數據中學習翻譯知識，適應性更強，且具有更好的泛化能力。此外，NMT方法還可以實現端到端（End-to-End） 的翻譯，使得整個翻譯過程更加簡潔高效。

目前，NMT方法已經成為機器翻譯領域的主流方法，并在其他自然語言處理任務中也得到了廣泛應用。雖然NMT方法也存在一些問題，如模型可解釋性不強、對數據質量要求較高等，但隨著神經網絡技術的不斷發展，這些問題也將得到有效解決。

2 機器翻譯類型

2.1 基于規則的機器翻譯（RBMT）

基于規則的機器翻譯（Rule-Based Machine Trans? lation，RBMT） 是一種早期的機器翻譯方法，它使用事先定義好的規則和語法知識來進行翻譯。下面是基于規則的機器翻譯的基本原理：

1） 詞匯和語法規則：RBMT使用詞匯和語法規則來進行翻譯。詞匯規則定義了源語言單詞與目標語言單詞之間的對應關系，例如一個單詞的直接翻譯或詞義的替換；語法規則定義了源語言和目標語言之間的語法結構和轉換關系，例如短語結構、句法規則和語序等[4]。這些規則可以手動編寫，也可以從語言學知識庫中提取。翻譯詞匯和語法規則如圖1所示。

2） 翻譯過程：RBMT的翻譯過程主要包括兩個步驟：分析和生成。在分析步驟中，源語言句子被解析成語法結構，并且根據詞匯規則進行詞義轉換。這個步驟包括詞法分析、句法分析和語義解析等處理。在生成步驟中，根據語法規則和目標語言的語法結構，生成目標語言句子的結構和詞序。翻譯過程如圖2所示。

3） 知識資源：RBMT需要大量的知識資源來支持翻譯過程。這些資源包括雙語詞典、句法規則庫、語義知識庫和語料庫等。詞典提供了源語言和目標語言單詞之間的對應關系，句法規則庫定義了語法結構和轉換規則，語義知識庫提供了語義信息和關系，而語料庫用于訓練和調整規則和模型。

基于規則的機器翻譯方法的主要優點是可以利用專業領域的語言知識和規則進行翻譯，對于特定領域和結構化語言的處理相對較好。然而，它也存在一些限制，包括規則的復雜性、對于復雜的語義和上下文處理的困難以及對大量人工規則和知識資源的依賴。隨著統計和神經網絡翻譯方法的發展，基于規則的機器翻譯方法逐漸被取代，但在某些特定領域和應用中仍然有一定的應用價值[5]。

2.2 基于實例的機器翻譯（EBMT）

基于實例的機器翻譯（Example-based Machine Translation） 是一種機器翻譯方法，它通過使用現有的平行語料庫中的翻譯實例來完成翻譯任務，而不依賴于規則或統計模型[6]。下面將介紹基于實例的機器翻譯的基本原理和步驟：

1） 實例庫的構建：首先，需要構建一個平行語料庫，其中包含源語言和目標語言之間的翻譯實例。這些實例可以由人工創建，或者從現有的翻譯文本中提取得到。

2） 相似性度量：在進行翻譯時，待翻譯的源語言句子將與實例庫中的句子進行相似性度量，以找到最相似的實例。相似性度量可以使用詞級別或短語級別的匹配方法，如余弦相似度、編輯距離等。

3） 實例選擇：根據相似性度量，選擇與待翻譯句子最相似的實例作為基礎。通常選擇多個實例，以便進行后續的調整和組合。

4） 實例匹配：將選擇的實例與待翻譯句子進行匹配，找出匹配的片段。這可以使用對齊方法，如短語對齊或句法對齊，將源語言和目標語言之間的對應關系進行建模。

5） 實例調整：根據實例匹配的結果，對選擇的實例進行調整，以適應待翻譯句子的上下文和語法結構。調整可以包括替換、重排或插入翻譯片段等操作。

6） 輸出生成：根據調整后的實例，生成最終的翻譯結果。這可能涉及進一步的處理，如詞序調整、句法調整或生成目標語言的正確形式。

基于實例的機器翻譯方法的優點在于能夠利用現有的翻譯實例，特別是在類似的句子結構和上下文中，可以取得較好的翻譯效果。然而，這種方法的局限性在于對輸入句子高度依賴，無法處理未見過的句子結構或詞匯，并且對實例庫的質量和覆蓋范圍要求較高[7]。

2.3 基于神經網絡的機器翻譯（NMT）

神經機器翻譯（Neural Machine Translation，NMT） 是一種基于深度神經網絡的機器翻譯方法，它通過端到端的學習方式將源語言句子直接映射到目標語言句子。下面是神經機器翻譯的基本原理：1） 編碼器-解碼器結構：NMT使用編碼器-解碼器結構進行翻譯。編碼器負責將源語言句子轉換為一個連續的向量表示，稱為上下文向量或編碼器隱藏狀態。解碼器根據這個上下文向量和已生成的目標語言部分，逐步生成目標語言句子[8]。編碼器-解碼器翻譯過程如圖4所示：

2） 遞歸神經網絡（RNN） ：在NMT中編碼器和解碼器通常使用循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN） 來處理序列數據，RNN模型可以處理變長序列，并且可以在生成每個詞時考慮上下文信息[9]。編碼器通過將源語言序列逐步輸入RNN，并將最終的隱藏狀態作為上下文向量。解碼器也使用RNN來逐步生成目標語言序列。

3） 注意力機制：為了處理長句子和更好地捕捉源語言和目標語言之間的對應關系，NMT引入了注意力機制。注意力機制允許解碼器在生成每個目標語言詞時，根據源語言的不同部分進行加權關注。這樣，解碼器可以更好地理解源語言句子的重要部分，并將其翻譯成適當的目標語言詞[10]。

4） 端到端學習：NMT通過端到端學習的方式進行訓練，即從大規模雙語語料庫中直接學習翻譯模型，而不需要手動設計特征或規則。訓練過程中，通過最小化翻譯模型在訓練數據上的誤差（如交叉熵損失），調整模型參數來提高翻譯質量。

5） 預訓練和微調：通常，在NMT中使用預訓練和微調的策略來提高翻譯性能。預訓練階段使用大規模的雙語數據對模型進行初始化，然后在特定任務的小規模數據上進行微調。這有助于解決數據稀缺和翻譯特定領域的挑戰。

NMT的優點在于可以處理復雜的語言結構和上下文信息，對于罕見單詞和長句子的處理效果較好，并且在翻譯質量上通常優于SMT。但是，NMT也存在一些缺點，如需要大量的訓練數據和計算資源，對于一些低資源語言和領域效果不佳[11]。

3 總結

隨著人工智能和自然語言處理領域的不斷發展，機器翻譯技術正在取得令人矚目的進展。從基于規則的機器翻譯到統計機器翻譯，再到如今的神經機器翻譯，我們目睹了機器翻譯技術的演進和革新。機器翻譯的目標是實現跨語言的無障礙溝通，促進文化和商業交流。無論是基于規則的方法還是基于統計和神經網絡的方法，機器翻譯都在為人們打破語言壁壘提供了有力支持。然而，機器翻譯仍然面臨許多挑戰。語義理解、多義詞消歧、上下文理解以及對稀缺資源語言的支持等問題仍然存在。此外，機器翻譯的自動化程度和翻譯質量的提升也是需要不斷努力的方向[12]。

未來，隨著技術的進一步演進和數據的積累，機器翻譯有望進一步提升翻譯質量，并在更多領域和語言對中發揮重要作用。同時，機器翻譯與人工翻譯的結合也將成為一個有趣的研究方向，通過人機協作來實現更高效和準確的翻譯[13]。總體而言，機器翻譯是一項充滿挑戰但又充滿潛力的技術，它對于促進全球交流、打破語言障礙具有重要意義。期待未來機器翻譯技術的不斷創新和突破，為世界帶來更多跨語言交流的便利和可能性[14]。