當今大學生現(xiàn)在使用翻譯軟件閱讀英語論文，海外旅行者已把翻譯App作為手機必備應用，看樣子機器翻譯就要取代譯員，如同機器在問答、導航、收銀這些崗位做到的一樣。譯聲簡單講述一下機器翻譯達到怎么樣的程度呢？
　　機器翻譯初具“理解”能力
　　理想豐滿，現(xiàn)實亦可期。盡管現(xiàn)在機器翻譯距離人工翻譯還有一段距離，但隨著技術(shù)的發(fā)展和人類對語言認知的深入，機器翻譯取代人工翻譯很值得期待。
　　單詞翻譯是最為簡單的，就是詞典在做的事情，單詞與單詞放在一起，成了短語也可以應付。短語和單詞構(gòu)成句子，不同場景下有著不同的意思，如果還要考慮這些句子在不同篇章中，基于上下文語境的意思，這對機器翻譯而言就有點兒難度了。
　　舉個通俗的例子，電影字幕的翻譯大家都很熟悉，也都知道只有翻譯者理解了導演要說什么，演員要講什么，理解了故事的來龍去脈，具備對應的專業(yè)背景知識，才能帶給觀眾好字幕。
　　工業(yè)界的翻譯技術(shù)與它有異曲同工之處，目前尚處于能夠準確翻譯短語和單詞，同時不斷提升句子翻譯質(zhì)量的階段，且逐步向精準的篇章翻譯靠齊。
　　句子翻譯兩大難題：消歧和調(diào)序
　　機器翻譯尚處于“句子翻譯“的初級階段，即準確地理解每一個句子的基本意思。據(jù)百 度NLP(自然語言處理技術(shù))技術(shù)人員介紹，盡管機器翻譯在句法理解上有所突破，但最大的難點還在于消歧和調(diào)序。
　　一個是順序問題。長句子，英文的語序和中文的是不一樣的，比如中文“在這張桌子上有一束花”，英文是“There are a bunch of flowers on the table”。這樣的不同是當前機器翻譯的一大難點，機器翻譯需要做到適當?shù)卣{(diào)整順序。
　　第二個問題是歧義問題。一個詞有多個語義，比如“看”這個詞，看病、看書、看球，是不一樣的;打球、打賞、打牌、打臉中“打”的意思也非常不同。如果直接將句子中的“看”簡單翻譯為Look自然不行，而這樣的情況又無法窮舉。
　　消歧和調(diào)序是機器翻譯要解決的最重要的兩個問題。如果能夠突破，機器翻譯未來就可以幫助人們做更多事情。
　　機器翻譯突破的殺手锏——NLP技術(shù)
　　業(yè)界如何解決機器翻譯所面臨的問題呢?不妨看看百度翻譯的思路。
　　百度翻譯的核心方案是依靠NLP技術(shù)。NLP技術(shù)能夠基于海量自然語言語料庫，通過機器學習自動理解不同單詞、短語和句式，模擬人腦思考過程去理解自然語言。
　　比如，為了增加更多語種之間的互譯可能，百 度翻譯選擇中文或英文作為中間語言，在其他語種之間架起一座‘翻譯橋梁’。由于不同語種間的語料規(guī)模不一，并且一些小語種間的直接翻譯模型也較小，如果用戶想要將成日語，通過這項中軸語技術(shù)，機器將自動從葡語——中文——日語，葡語——英文——日語等模型中識別并過濾出最優(yōu)模型，進而迅速呈現(xiàn)最優(yōu)翻譯結(jié)果。
　　憑借NLP技術(shù)的深厚積累和領(lǐng)先優(yōu)勢，百 度翻譯在很多方面超越同類競品。大規(guī)模語料去噪和過濾技術(shù)、基于樞軸方法的翻譯知識橋接技術(shù)，使得資源匱乏的成為可能。此外，憑借著在中文資源上的先天優(yōu)勢，百 度翻譯還實現(xiàn)了普通話和粵語、文言文之間的互譯。
　　機器面對情緒豐富的人類，會醉嗎?
　　什么才是好的翻譯?清末著名學者嚴復曾提出三個字“信、達、雅”。信是指要準確;達是指說人話接地氣;雅則是指譯文要詞語得體、簡明、優(yōu)雅。最生動的例子莫過于“Bigger Than Bigger”這個口號的翻譯。中國大陸版本被譯成“比更大還更大”，被廣為吐槽，只做到“信”。香港版本的翻譯“豈止于大”就備受好評。
　　機器翻譯應該會很容易翻譯出“比更大還更大”這樣的結(jié)果，而要翻譯出“豈止于大”這樣具有信達雅風的語句自然還需要時間。
　　好在百度、Google等公司都在翻譯上投入大量資源，基于計算機、語言學等多種交叉學科不斷在取得突破。人工智能的技術(shù)基石正在快速發(fā)展，給機器翻譯帶來了新的契機。
　　未來NLP技術(shù)如果能在如何學習理解人類語義方面取得更多技術(shù)突破，機器翻譯取代越來越多的人工翻譯崗位，或許并非癡人說夢。
　　本文是由譯聲整理發(fā)布的。