賀承浩　王澤輝　滕俊哲　王博　彭家凱　李奕欣

關(guān)鍵詞：基于規(guī)則；統(tǒng)計機器翻譯；神經(jīng)機器翻譯

中圖分類號：TP18 文獻標(biāo)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(shù)應(yīng)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(shù)進行自動化的轉(zhuǎn)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(fā)揮著重要作用。它不僅能夠提供快速的翻譯服務(wù)，還在跨語言信息檢索、多語言內(nèi)容管理和多語種人工智能等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

機器翻譯的發(fā)展經(jīng)歷了多個階段，從早期的基于規(guī)則的方法，到統(tǒng)計機器翻譯階段，再到如今主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯方法。這些方法在不同的時間和背景下出現(xiàn)，各自有著自己的特點和優(yōu)勢。

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

隨著統(tǒng)計機器翻譯的興起，機器翻譯進入了一個新的階段。統(tǒng)計機器翻譯方法通過分析大量的雙語平行語料庫，利用統(tǒng)計模型來建模源語言和目標(biāo)語言之間的翻譯關(guān)系。這種方法的優(yōu)勢在于能夠自動學(xué)習(xí)翻譯知識，適應(yīng)不同領(lǐng)域和語種的翻譯任務(wù)。

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯成為機器翻譯領(lǐng)域的新熱點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯利用編碼器-解碼器架構(gòu)和注意力機制來實現(xiàn)端到端的翻譯，不需要人工設(shè)計特征，能夠直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)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(zhàn)，如處理稀缺語料、處理歧義和保持翻譯的準(zhǔn)確性等。此外，機器翻譯也需要解決領(lǐng)域適應(yīng)性、多模態(tài)翻譯和跨語種翻譯等實際應(yīng)用問題。

本綜述將對機器翻譯的不同階段、方法和應(yīng)用進行探討介紹機器翻譯的發(fā)展歷程、技術(shù)原理和實踐應(yīng)用。通過了解機器翻譯的現(xiàn)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(zhàn)，并展望機器翻譯未來的發(fā)展方向。

1 機器翻譯發(fā)展歷史

機器翻譯的發(fā)展歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代早期，那時計算機科學(xué)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(fā)展階段：1.1 規(guī)則驅(qū)動階段（1950～1990年）機器翻譯規(guī)則驅(qū)動階段是機器翻譯發(fā)展的早期階段，主要是從20世紀(jì)50年代到 20世紀(jì)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(guī)則和語法知識。

在規(guī)則驅(qū)動階段，翻譯系統(tǒng)的設(shè)計基于一系列的語言規(guī)則和詞典，這些規(guī)則由專家手動編碼。規(guī)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(zhuǎn)換和生成等。這些規(guī)則可以指導(dǎo)系統(tǒng)進行翻譯，根據(jù)輸入的源語言句子生成目標(biāo)語言的翻譯結(jié)果[2]。

在規(guī)則驅(qū)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(wù)。專家需要編寫大量的規(guī)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(guī)則驅(qū)動機器翻譯系統(tǒng)包括美國的Georgetown-IBM翻譯系統(tǒng)和俄羅斯的Apertium系統(tǒng)。這些系統(tǒng)通過手動編寫規(guī)則和詞典來進行翻譯，但由于規(guī)則的復(fù)雜性和語言差異的挑戰(zhàn)，翻譯質(zhì)量往往難以令人滿意。

盡管規(guī)則驅(qū)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(guī)則的限制以及對專家知識的高度依賴，該方法在處理復(fù)雜的語言現(xiàn)象和處理大規(guī)模語料庫方面存在困難。隨著統(tǒng)計機器翻譯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯等新方法的出現(xiàn)，規(guī)則驅(qū)動階段的機器翻譯逐漸被取代，并成為歷史上機器翻譯發(fā)展的重要里程碑之一。

1.2 統(tǒng)計翻譯階段（1990～2010年）

機器翻譯統(tǒng)計翻譯階段是機器翻譯發(fā)展的一個重要階段，主要發(fā)展20世紀(jì)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(tǒng)計模型和大規(guī)模雙語平行語料庫。統(tǒng)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(tǒng)計關(guān)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(biāo)語言之間的翻譯概率，選擇最可能的翻譯結(jié)果。

統(tǒng)計翻譯的優(yōu)勢在于能夠自動學(xué)習(xí)翻譯知識，適應(yīng)不同領(lǐng)域和語種的翻譯任務(wù)。然而，統(tǒng)計翻譯也存在一些挑戰(zhàn)，如對大量數(shù)據(jù)的依賴、處理稀疏性和長距離依賴等問題。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯的興起，統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯階段（2010年～至今）

隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯成為主流。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯使用稱為神經(jīng)機器翻譯（NMT） 的方法，它基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將源語言序列映射到目標(biāo)語言序列。NMT通過端到端學(xué)習(xí)，直接從雙語語料中學(xué)習(xí)翻譯模型，避免了手工特征工程和規(guī)則的復(fù)雜性。這種方法在翻譯準(zhǔn)確性和流暢性方面取得了顯著的改進，并成為當(dāng)前機器翻譯系統(tǒng)的主要方法。

機器翻譯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯階段是指機器翻譯發(fā)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯（Neural Machine Translation，NMT） 成為主流方法。

與傳統(tǒng)的統(tǒng)計機器翻譯（SMT） 方法不同，NMT方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進行翻譯，能夠?qū)⑤斎氲脑凑Z言句子映射到目標(biāo)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(jié)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(biāo)語言句子。

在NMT方法中，通常使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recur?rent Neural Network，RNN） 或者Transformer 模型來實現(xiàn)編碼器和解碼器。其中，Transformer模型基于注意力機制實現(xiàn)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(shù)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(xùn)練、深度解碼器等。

NMT方法相比于傳統(tǒng)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(shè)計特征，可以直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)翻譯知識，適應(yīng)性更強，且具有更好的泛化能力。此外，NMT方法還可以實現(xiàn)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(jīng)成為機器翻譯領(lǐng)域的主流方法，并在其他自然語言處理任務(wù)中也得到了廣泛應(yīng)用。雖然NMT方法也存在一些問題，如模型可解釋性不強、對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高等，但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)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(guī)則的機器翻譯（RBMT）

基于規(guī)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(guī)則和語法知識來進行翻譯。下面是基于規(guī)則的機器翻譯的基本原理：

1） 詞匯和語法規(guī)則：RBMT使用詞匯和語法規(guī)則來進行翻譯。詞匯規(guī)則定義了源語言單詞與目標(biāo)語言單詞之間的對應(yīng)關(guān)系，例如一個單詞的直接翻譯或詞義的替換；語法規(guī)則定義了源語言和目標(biāo)語言之間的語法結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換關(guān)系，例如短語結(jié)構(gòu)、句法規(guī)則和語序等[4]。這些規(guī)則可以手動編寫，也可以從語言學(xué)知識庫中提取。翻譯詞匯和語法規(guī)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(jié)構(gòu)，并且根據(jù)詞匯規(guī)則進行詞義轉(zhuǎn)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(jù)語法規(guī)則和目標(biāo)語言的語法結(jié)構(gòu)，生成目標(biāo)語言句子的結(jié)構(gòu)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(guī)則庫、語義知識庫和語料庫等。詞典提供了源語言和目標(biāo)語言單詞之間的對應(yīng)關(guān)系，句法規(guī)則庫定義了語法結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換規(guī)則，語義知識庫提供了語義信息和關(guān)系，而語料庫用于訓(xùn)練和調(diào)整規(guī)則和模型。

基于規(guī)則的機器翻譯方法的主要優(yōu)點是可以利用專業(yè)領(lǐng)域的語言知識和規(guī)則進行翻譯，對于特定領(lǐng)域和結(jié)構(gòu)化語言的處理相對較好。然而，它也存在一些限制，包括規(guī)則的復(fù)雜性、對于復(fù)雜的語義和上下文處理的困難以及對大量人工規(guī)則和知識資源的依賴。隨著統(tǒng)計和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯方法的發(fā)展，基于規(guī)則的機器翻譯方法逐漸被取代，但在某些特定領(lǐng)域和應(yīng)用中仍然有一定的應(yīng)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(xiàn)有的平行語料庫中的翻譯實例來完成翻譯任務(wù)，而不依賴于規(guī)則或統(tǒng)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(gòu)建：首先，需要構(gòu)建一個平行語料庫，其中包含源語言和目標(biāo)語言之間的翻譯實例。這些實例可以由人工創(chuàng)建，或者從現(xiàn)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(jù)相似性度量，選擇與待翻譯句子最相似的實例作為基礎(chǔ)。通常選擇多個實例，以便進行后續(xù)的調(diào)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(biāo)語言之間的對應(yīng)關(guān)系進行建模。

5） 實例調(diào)整：根據(jù)實例匹配的結(jié)果，對選擇的實例進行調(diào)整，以適應(yīng)待翻譯句子的上下文和語法結(jié)構(gòu)。調(diào)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(jù)調(diào)整后的實例，生成最終的翻譯結(jié)果。這可能涉及進一步的處理，如詞序調(diào)整、句法調(diào)整或生成目標(biāo)語言的正確形式。

基于實例的機器翻譯方法的優(yōu)點在于能夠利用現(xiàn)有的翻譯實例，特別是在類似的句子結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)或詞匯，并且對實例庫的質(zhì)量和覆蓋范圍要求較高[7]。

2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯（NMT）

神經(jīng)機器翻譯（Neural Machine Translation，NMT） 是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯方法，它通過端到端的學(xué)習(xí)方式將源語言句子直接映射到目標(biāo)語言句子。下面是神經(jīng)機器翻譯的基本原理：1） 編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)：NMT使用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)進行翻譯。編碼器負責(zé)將源語言句子轉(zhuǎn)換為一個連續(xù)的向量表示，稱為上下文向量或編碼器隱藏狀態(tài)。解碼器根據(jù)這個上下文向量和已生成的目標(biāo)語言部分，逐步生成目標(biāo)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） ：在NMT中編碼器和解碼器通常使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN） 來處理序列數(shù)據(jù)，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(tài)作為上下文向量。解碼器也使用RNN來逐步生成目標(biāo)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(biāo)語言之間的對應(yīng)關(guān)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(biāo)語言詞時，根據(jù)源語言的不同部分進行加權(quán)關(guān)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(dāng)?shù)哪繕?biāo)語言詞[10]。

4） 端到端學(xué)習(xí)：NMT通過端到端學(xué)習(xí)的方式進行訓(xùn)練，即從大規(guī)模雙語語料庫中直接學(xué)習(xí)翻譯模型，而不需要手動設(shè)計特征或規(guī)則。訓(xùn)練過程中，通過最小化翻譯模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的誤差（如交叉熵損失），調(diào)整模型參數(shù)來提高翻譯質(zhì)量。

5） 預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)：通常，在NMT中使用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的策略來提高翻譯性能。預(yù)訓(xùn)練階段使用大規(guī)模的雙語數(shù)據(jù)對模型進行初始化，然后在特定任務(wù)的小規(guī)模數(shù)據(jù)上進行微調(diào)。這有助于解決數(shù)據(jù)稀缺和翻譯特定領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。

NMT的優(yōu)點在于可以處理復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)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(zhì)量上通常優(yōu)于SMT。但是，NMT也存在一些缺點，如需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源，對于一些低資源語言和領(lǐng)域效果不佳[11]。

3 總結(jié)

隨著人工智能和自然語言處理領(lǐng)域的不斷發(fā)展，機器翻譯技術(shù)正在取得令人矚目的進展。從基于規(guī)則的機器翻譯到統(tǒng)計機器翻譯，再到如今的神經(jīng)機器翻譯，我們目睹了機器翻譯技術(shù)的演進和革新。機器翻譯的目標(biāo)是實現(xiàn)跨語言的無障礙溝通，促進文化和商業(yè)交流。無論是基于規(guī)則的方法還是基于統(tǒng)計和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(zhàn)。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(zhì)量的提升也是需要不斷努力的方向[12]。

未來，隨著技術(shù)的進一步演進和數(shù)據(jù)的積累，機器翻譯有望進一步提升翻譯質(zhì)量，并在更多領(lǐng)域和語言對中發(fā)揮重要作用。同時，機器翻譯與人工翻譯的結(jié)合也將成為一個有趣的研究方向，通過人機協(xié)作來實現(xiàn)更高效和準(zhǔn)確的翻譯[13]?？傮w而言，機器翻譯是一項充滿挑戰(zhàn)但又充滿潛力的技術(shù)，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(shù)的不斷創(chuàng)新和突破，為世界帶來更多跨語言交流的便利和可能性[14]。