浅析机器翻译的发展历程与前景

2020-06-06 03:59李利
中国教育技术装备 2020年19期
关键词:机器翻译计算机人工智能

摘  要 阐述机器翻译经历的各个阶段,列举机器翻译的优势与不足,展望其发展前景,以期为此方面的研究提供参考。

关键词 机器翻译;计算机;人工智能

中图分类号:H085    文献标识码:B

文章编号:1671-489X(2020)19-0048-02

1 引言

在全球化已然普及的今天,翻译作为沟通两种不同语言文化的桥梁,在跨文化交际中起着不可或缺的重要作用。人工智能以及大数据的发展,提高了机器翻译的地位,使其受到公众的普遍关注。机器翻译(machine translation)是指利用计算机把一种源语言转变为另一种目标语言的过程,一般是指语言之间的句子和全文的翻译。机器翻译以其高效率、低成本等优点,受到很多有翻译需求的个人及单位的青睐。机器翻译的发展历程如何?有什么样的优点与缺点?有着怎样的发展前景?本文就此类问题进行分析。

2 机器翻译的发展历程

早在20世纪30年代,就有学者初步构想了机器翻译的雏形。时至今日,机器翻译已经走过了90年的发展历程。20世纪40年代,机器翻译初步实施,60年代迸发了萌芽,七八十年代迅速发展,进入21世纪,机器翻译进入繁荣发展和广泛应用的新阶段[1]。当然,机器翻译并非发展得一帆风顺,而是经历了一个曲折上升的过程。

机器翻译的设想,最早由法国科学家G.B.阿尔楚尼于1933年提出。1946年,世界上第一台电子计算机问世,受此启发,美国科学家W.Weaver提出使用计算机来对自然语言进行翻译,随后英国工程师A.D.Booth进行了机器查字典试验。1949年,Weaver发表备忘录,提出机器翻译的可计算性。1954年,美国Georgetown大学与IBM公司合作,用计算机把几个简单的俄语句子翻译成英语,实现了世界上第一个超出词与词对译概念的机器翻译系统,掀起一场机器翻译的研究高潮。然而这个时期计算机的硬件水平不高,大规模、高质量的翻译任务完全依赖机器来完成是不可能的。而且没有同句法学家和语义学家合作,无法进行语言句法结构分析,翻译的质量大大低于人工翻译。因此,有专家提出建议,可以优先发展翻译有控制的语言,而且只能在某些特定领域进行。

1964年,语言自动处理咨询委员会(简称ALPAC)由美国科学院成立,调查机器翻译的研究情况。1966年,ALPAC发表了一篇题为“语言与机器”的报告,表达了对机器翻译的消极态度,称“在目前给机器翻译以大力支持还没有多少理由”,理由在于机器翻译存在难以克服的语义障碍。这给世界范围内的机器翻译研究带来非常消极的影响,许多国家纷纷压缩机器翻译方面的研究经费,相关研究进入低潮期。

到了20世纪70年代,科技迅猛发展,促使各国之间的交流日益频繁,对于翻译的需求日益增加,推动机器翻译发展到一个新的阶段。这一阶段机器翻译开始注重对语言进行深层次的分析、转换和生成,翻译不再局限于词语,而是进入句法、语义层面,被称为基于规则的机器翻译方法[2]。80年代,这种机器翻译方法达到高峰,一些机器翻译系统进入实用阶段,如加拿大的Weinder系统、欧盟的EURPOTRA多国种翻译系统等。这个时期经典语言理论和计算语言理论发展日益完善,催生了一大批商品化的机器翻译系统,如美国的SYSTRAN、日本的ATLAS系统等。这个时期,机器翻译的方法主要包括统计方法和语料库机器翻译方法,突破了以往机器翻译系统的弊端,取得飞跃式发展。

进入21世纪,机器翻译研究迅猛发展,微型计算机能够连接网络,并拥有大容量的存储功能,随之发明了各种各样的翻译工具。比如利用“翻译记忆”功能,已得译文得以存储下来,方便以后的修订和再次利用。机器翻译逐步与人工翻译结合起来,机助人译(Computer-aided Machine

Translation)和人助机译(Human-aided Translation)相互结合。大量语料库被建立和发展起来,为机器翻译的理论和技术研究提供源泉。神经机器翻译是更为高级的发展产物。2016年,谷歌以短语为单位,开发了机器翻译的新算法,推出神经机器翻译系统,该系统能够大大缩小人工翻译和机器翻译之间的差别。运用微软研发的newstest 2017进行翻译,译文与人工翻译“几乎无法区分”。而云计算、移动终端、大数据等使机器翻译的形式更为多样化,出现了照相翻译、文字扫描翻译、语音翻译等应用。

1956年,我国的机器翻译起步,当时的《科学发展纲要》把“机器翻译/自然语言的数学理论”列入其中,这种理论后来又被列入不同的重大科研项目。由于我国当时与苏联有着频繁的经济和政治往来,产生大量中俄语的翻译需求,机器翻译的MT系统应运而生。20世纪80年代中期到90年代,两个英汉机译系统KY-1和863-IMT在我国研制成功。进入21世纪,随着网络技术的成熟和发展,一些互联网巨头如搜狗、网易、科大讯飞等纷纷加入机器翻译研究队伍,研发了各种人工智能翻译设备[3],如雅信、译星、科建、通译等,金山词霸、百度翻译、有道翻译等APP的研发与使用更是极大地满足了人们对翻译的需求。目前,机器翻译涉足一些新的应用领域,如对话翻译系统、图像翻译系统等。

机器翻译经历了从简单到复杂、由初级到高级的发展变化,在理论和实践两方面不断进行革新。目前,世界各国的学者正努力向机器翻译的智能化和自动化进发,致力于提升机器翻译的效率和翻译质量[4]。

3 机器翻译的优势与不足

机器翻译的优势

1)提高翻译效率。由于现代机器翻译拥有了翻译记忆技术,即进行翻译时,记忆库在后台不断自动储存录入的译文,从而建立语料库。这样一来,如果译者在翻译时再次出现相同或类似的语言,系统就能自动搜索翻译记忆库中已有的相同或相近的内容,为译者提供参考译文,使其翻译速度大大提升,需要的翻譯时间缩短,而且避免了重复的翻译劳动,工作效率就会大大提升[5]。

2)弥补人工翻译不足。有些初出茅庐的译者翻译态度不够严谨,又缺乏必要的知识储备,尤其是翻译一些专业性较强的材料时,缺乏相关知识,造成翻译水平参差不齐。如多人共同完成一项翻译任务时,最终的译作很可能会因个体因素的影响,导致前后译文不一致、衔接不通顺,甚至连主人公的名字都可能会出现差异,造成理解上的偏差。而机器翻译软件能很好地解决这一问题,它应用语料库来确保译文语言的一致性,避免了译文前后不统一的问题,从而保证了译作的质量,弥补了人工翻译的不足。

3)降低翻译成本。机器翻译软件随着其记忆库和语料库的不断扩充,能够很快地完成一份导入文稿的翻译。如果是网络中的在线翻译,也基本都能在网络上找到源语文件,很大程度上降低了时间成本,使译员及其单位能在更短的时间内创造出更大的利润。尤其是对一些商业文件的翻译来说,由于机器翻译软件的使用,节约了大量人力成本,极具吸引力。

机器翻译的不足

1)对句式结构把握差。机器对句式结构的转换往往能力不足,由于源语和译语的句式可能有非常大的差别,很多起限定、修饰作用的成分,如英语中的非谓语动词、从句等,机器翻译往往只会生搬硬套输入的信息,无法灵活地运用语法,句子结构一旦复杂一点儿、修饰限定的成分稍微多了一点儿,就无法根据上下文做出正确的判断和处理,译文显得生硬而死板。对于英语中广泛使用的冠词、连词等,机器在译为不常用到它们的汉语时也往往把握不准,给翻译的句式转换造成麻烦,影响译文的准确度和可读性。

2)语境联系欠缺。机器翻译无法将语境同文字翻译很好地结合起来。在有些语言环境中,同一词语拥有两个甚至多个不相关含义的情况常常存在。如果发生这种情况,就必须依靠语境来对词义加以理解,语境对词义理解影响巨大,甚至很大程度上,语境决定了词义。要想得到精确的译文,必须将词语与其所在的特定语境结合起来,这对机器而言,无疑难度巨大。机器翻译缺乏结合译文与语境、联系上下文去理解和翻译的能力,所以机器翻译中的误译、漏译现象很常见。

3)无法准确传达文化。文化蕴含在每一种语言之中,任何语言想要表达某种含义,都会与其所属的文化产生直接或间接的关系,离开了文化的土壤,语言之花便无法开放。不同的文化拥有各自不同的语言系统,如俚语、习语、双关等,机器翻译永远无法理解和翻译特定的文化,译文也可能并不符合文化的特定规范,这将是机器翻译很难跨越的一道鸿沟。

4 机器翻译的前景

虽然机器翻译仍存在不足和缺陷,但无法否认它给人们带来的便利与高效。在全球一体化的今天,机器翻译也必将发挥越来越大的作用,在全球交流与合作中占据越来越重要的位置。也许有一天,人们会发现机器翻译的产品进入人们生活的各个领域并发挥作用,人们可以随时运用各种类型的机器翻译系统,在任何时间、任何地点都能方便地使用机器翻译。当然,机器翻译的研究需要多学科共同发展,如果能将翻译学、语言学、计算机科学、数学等相关学科的研究紧密结合在一起,促进机器翻译在句式、语篇、文化方面翻译能力的提高,从技术和应用两方面齐头并进,必将推动机器翻译向更加专业、更加智能、更加便捷的方向发展,机器翻译的发展前景必定更加灿烂光明。

5 结语

自20世纪40年代以来,机器翻译历经萌芽、发展、低谷、繁荣等不同阶段,虽然目前已进入稳定发展时期,但是仍然需要翻译学、语言学、计算机科学等相关学科的共同努力,才能使其更加准确、完善。希望随着全球化一体化的快速推进,机器翻译可以得到更好的发展,为各国交流合作提供便利。

參考文献

[1]冯志伟.机器翻译研究[M].北京:中国对外翻译出版公司,2004.

[2]沈春泽.人工智能真的可以取代同传翻译吗?[J].大数据时代,2018(11):32-39.

[3]张政,苗天顺.计算语言学与机器翻译导论[M].北京:外语教学与研究出版社,2010.

[4]吴会芹.机器翻译的回顾与展望[J].外语电化教学,2003(4):51-54.

[5]俞娟.浅谈机器文本翻译[J].改革与开放,2015(6):98-99,101.

作者:李利,沈阳医学院外语教学部,讲师,研究方向为外国语言学及应用语言学(110034)。

猜你喜欢
机器翻译计算机人工智能
计算机操作系统
基于计算机自然语言处理的机器翻译技术应用与简介
2019:人工智能
人工智能与就业
数读人工智能
大数据背景下石油科技翻译
大数据背景下石油科技翻译
机器翻译不可盲取
下一幕,人工智能!
Fresnel衍射的计算机模拟演示