机器翻译综述

贺承浩　王泽辉　滕俊哲　王博　彭家凯　李奕欣

关键词：基于规则；统计机器翻译；神经机器翻译

中图分类号：TP18 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）21-0031-04

0 引言

随着全球化和跨文化交流的不断增加，机器翻译（Machine Translation，MT） 作为一项重要的技术应运而生。机器翻译就是将一种语言的文字通过计算机与自然语言处理技术进行自动化的转换[1]。随着全球化的推进和跨语言交流的增加，机器翻译在促进语言沟通和信息传递方面发挥着重要作用。它不仅能够提供快速的翻译服务，还在跨语言信息检索、多语言内容管理和多语种人工智能等领域有着广泛的应用。

机器翻译的发展经历了多个阶段，从早期的基于规则的方法，到统计机器翻译阶段，再到如今主流的神经网络机器翻译方法。这些方法在不同的时间和背景下出现，各自有着自己的特点和优势。

早期的机器翻译方法主要基于规则，需要专家编写大量的语法规则和词典来实现翻译。然而，这种方法的局限性很大，无法覆盖各种语言现象和语言变体，难以扩展和维护。

随着统计机器翻译的兴起，机器翻译进入了一个新的阶段。统计机器翻译方法通过分析大量的双语平行语料库，利用统计模型来建模源语言和目标语言之间的翻译关系。这种方法的优势在于能够自动学习翻译知识，适应不同领域和语种的翻译任务。

近年来，随着深度学习和神经网络技术的快速发展，神经网络机器翻译成为机器翻译领域的新热点。神经网络机器翻译利用编码器-解码器架构和注意力机制来实现端到端的翻译，不需要人工设计特征，能够直接从数据中学习翻译知识，取得了令人瞩目的翻译效果。

然而，机器翻译仍然面临一些挑战，如处理稀缺语料、处理歧义和保持翻译的准确性等。此外，机器翻译也需要解决领域适应性、多模态翻译和跨语种翻译等实际应用问题。

本综述将对机器翻译的不同阶段、方法和应用进行探讨介绍机器翻译的发展历程、技术原理和实践应用。通过了解机器翻译的现状和趋势，我们可以更好地认识到机器翻译的重要性和挑战，并展望机器翻译未来的发展方向。

1 机器翻译发展历史

机器翻译的发展历史可以追溯到20世纪50年代早期，那时计算机科学家们开始探索如何利用计算机来进行自动翻译。以下是机器翻译的主要发展阶段：1.1 规则驱动阶段（1950～1990年）机器翻译规则驱动阶段是机器翻译发展的早期阶段，主要是从20世纪50年代到 20世纪90 年代。在这个阶段，机器翻译的方法主要依赖于人工编写的规则和语法知识。

在规则驱动阶段，翻译系统的设计基于一系列的语言规则和词典，这些规则由专家手动编码。规则可以涵盖词法、语法和语义等方面的知识。翻译过程通常分为不同的步骤，如词法分析、语法分析、转换和生成等。这些规则可以指导系统进行翻译，根据输入的源语言句子生成目标语言的翻译结果[2]。

在规则驱动的机器翻译中，语言知识的获取和表示是一个重要的任务。专家需要编写大量的规则和词典，以覆盖不同语言之间的语法、词义和句法等方面的差异。这个过程需要大量的人力和时间，并且对专家的语言知识和翻译技能有很高的要求。

一些早期的规则驱动机器翻译系统包括美国的Georgetown-IBM翻译系统和俄罗斯的Apertium系统。这些系统通过手动编写规则和词典来进行翻译，但由于规则的复杂性和语言差异的挑战，翻译质量往往难以令人满意。

尽管规则驱动阶段的机器翻译在一定程度上取得了一些成果，但由于人工编写规则的限制以及对专家知识的高度依赖，该方法在处理复杂的语言现象和处理大规模语料库方面存在困难。随着统计机器翻译和神经网络机器翻译等新方法的出现，规则驱动阶段的机器翻译逐渐被取代，并成为历史上机器翻译发展的重要里程碑之一。

1.2 统计翻译阶段（1990～2010年）

机器翻译统计翻译阶段是机器翻译发展的一个重要阶段，主要发展20世纪90年代中期～2010年初期。在这个阶段，机器翻译的方法主要基于统计模型和大规模双语平行语料库。统计翻译的核心思想是通过分析双语平行语料库中的词语、短语和句子之间的统计关系，来进行翻译[3]。这种方法认为翻译是一个概率推断问题，通过计算源语言和目标语言之间的翻译概率，选择最可能的翻译结果。

统计翻译的优势在于能够自动学习翻译知识，适应不同领域和语种的翻译任务。然而，统计翻译也存在一些挑战，如对大量数据的依赖、处理稀疏性和长距离依赖等问题。随着神经网络机器翻译的兴起，统计翻译逐渐被取代，但其对机器翻译研究的推动作用仍然重要。

1.3 神经网络翻译阶段（2010年～至今）

随着深度学习和神经网络的进步，神经网络翻译成为主流。神经网络翻译使用称为神经机器翻译（NMT） 的方法，它基于深度神经网络模型，将源语言序列映射到目标语言序列。NMT通过端到端学习，直接从双语语料中学习翻译模型，避免了手工特征工程和规则的复杂性。这种方法在翻译准确性和流畅性方面取得了显著的改进，并成为当前机器翻译系统的主要方法。

机器翻译神经网络翻译阶段是指机器翻译发展中的一个阶段，大致涵盖了2010年后期至今。在这个阶段，神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，NMT） 成为主流方法。

与传统的统计机器翻译（SMT） 方法不同，NMT方法使用神经网络模型来进行翻译，能够将输入的源语言句子映射到目标语言句子的概率分布上，并通过概率最大化的方式生成翻译结果。NMT方法通常使用編码器-解码器（Encoder-Decoder） 框架，其中编码器将源语言句子编码为一个固定维度的向量表示，解码器则将该向量作为输入，生成目标语言句子。

在NMT方法中，通常使用循环神经网络（Recur?rent Neural Network，RNN） 或者Transformer 模型来实现编码器和解码器。其中，Transformer模型基于注意力机制实现了高效的并行计算，成为目前主流的NMT 模型。此外，NMT方法还使用了一些技术来解决长距离依赖和歧义等问题，如子词切分、基于句子对齐的模型训练、深度解码器等。

NMT方法相比于传统的SMT方法，有着更好的翻译效果和更高的可扩展性。它不需要人工设计特征，可以直接从数据中学习翻译知识，适应性更强，且具有更好的泛化能力。此外，NMT方法还可以实现端到端（End-to-End） 的翻译，使得整个翻译过程更加简洁高效。

目前，NMT方法已经成为机器翻译领域的主流方法，并在其他自然语言处理任务中也得到了广泛应用。虽然NMT方法也存在一些问题，如模型可解释性不强、对数据质量要求较高等，但随着神经网络技术的不断发展，这些问题也将得到有效解决。

2 机器翻译类型

2.1 基于规则的机器翻译（RBMT）

基于规则的机器翻译（Rule-Based Machine Trans? lation，RBMT） 是一种早期的机器翻译方法，它使用事先定义好的规则和语法知识来进行翻译。下面是基于规则的机器翻译的基本原理：

1） 词汇和语法规则：RBMT使用词汇和语法规则来进行翻译。词汇规则定义了源语言单词与目标语言单词之间的对应关系，例如一个单词的直接翻译或词义的替换；语法规则定义了源语言和目标语言之间的语法结构和转换关系，例如短语结构、句法规则和语序等[4]。这些规则可以手动编写，也可以从语言学知识库中提取。翻译词汇和语法规则如图1所示。

2） 翻译过程：RBMT的翻译过程主要包括两个步骤：分析和生成。在分析步骤中，源语言句子被解析成语法结构，并且根据词汇规则进行词义转换。这个步骤包括词法分析、句法分析和语义解析等处理。在生成步骤中，根据语法规则和目标语言的语法结构，生成目标语言句子的结构和词序。翻译过程如图2所示。

3） 知识资源：RBMT需要大量的知识资源来支持翻译过程。这些资源包括双语词典、句法规则库、语义知识库和语料库等。词典提供了源语言和目标语言单词之间的对应关系，句法规则库定义了语法结构和转换规则，語义知识库提供了语义信息和关系，而语料库用于训练和调整规则和模型。

基于规则的机器翻译方法的主要优点是可以利用专业领域的语言知识和规则进行翻译，对于特定领域和结构化语言的处理相对较好。然而，它也存在一些限制，包括规则的复杂性、对于复杂的语义和上下文处理的困难以及对大量人工规则和知识资源的依赖。随着统计和神经网络翻译方法的发展，基于规则的机器翻译方法逐渐被取代，但在某些特定领域和应用中仍然有一定的应用价值[5]。

2.2 基于实例的机器翻译（EBMT）

基于实例的机器翻译（Example-based Machine Translation） 是一种机器翻译方法，它通过使用现有的平行语料库中的翻译实例来完成翻译任务，而不依赖于规则或统计模型[6]。下面将介绍基于实例的机器翻译的基本原理和步骤：

1） 实例库的构建：首先，需要构建一个平行语料库，其中包含源语言和目标语言之间的翻译实例。这些实例可以由人工创建，或者从现有的翻译文本中提取得到。

2） 相似性度量：在进行翻译时，待翻译的源语言句子将与实例库中的句子进行相似性度量，以找到最相似的实例。相似性度量可以使用词级别或短语级别的匹配方法，如余弦相似度、编辑距离等。

3） 实例选择：根据相似性度量，选择与待翻译句子最相似的实例作为基础。通常选择多个实例，以便进行后续的调整和组合。

4） 实例匹配：将选择的实例与待翻译句子进行匹配，找出匹配的片段。这可以使用对齐方法，如短语对齐或句法对齐，将源语言和目标语言之间的对应关系进行建模。

5） 实例调整：根据实例匹配的结果，对选择的实例进行调整，以适应待翻译句子的上下文和语法结构。调整可以包括替换、重排或插入翻译片段等操作。

6） 输出生成：根据调整后的实例，生成最终的翻译结果。这可能涉及进一步的处理，如词序调整、句法调整或生成目标语言的正确形式。

基于实例的机器翻译方法的优点在于能够利用现有的翻译实例，特别是在类似的句子结构和上下文中，可以取得较好的翻译效果。然而，这种方法的局限性在于对输入句子高度依赖，无法处理未见过的句子结构或词汇，并且对实例库的质量和覆盖范围要求较高[7]。

2.3 基于神经网络的机器翻译（NMT）

神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT） 是一种基于深度神经网络的机器翻译方法，它通过端到端的学习方式将源语言句子直接映射到目标语言句子。下面是神经机器翻译的基本原理：1） 编码器-解码器结构：NMT使用编码器-解码器结构进行翻译。编码器负责将源语言句子转换为一个连续的向量表示，称为上下文向量或编码器隐藏状态。解码器根据这个上下文向量和已生成的目标语言部分，逐步生成目标语言句子[8]。编码器-解码器翻译过程如图4所示：

2） 递归神经网络（RNN） ：在NMT中编码器和解码器通常使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 来处理序列数据，RNN模型可以处理变长序列，并且可以在生成每个词时考虑上下文信息[9]。编码器通过将源语言序列逐步输入RNN，并将最终的隐藏状态作为上下文向量。解码器也使用RNN来逐步生成目标语言序列。

3） 注意力机制：为了处理长句子和更好地捕捉源语言和目标语言之间的对应关系，NMT引入了注意力机制。注意力机制允许解码器在生成每个目标语言词时，根据源语言的不同部分进行加权关注。这样，解码器可以更好地理解源语言句子的重要部分，并将其翻译成适当的目标语言词[10]。

4） 端到端学习：NMT通过端到端学习的方式进行训练，即从大规模双语语料库中直接学习翻译模型，而不需要手动设计特征或规则。训练过程中，通过最小化翻译模型在训练数据上的误差（如交叉熵损失），调整模型参数来提高翻译质量。

5） 预训练和微调：通常，在NMT中使用预训练和微调的策略来提高翻译性能。预训练阶段使用大规模的双语数据对模型进行初始化，然后在特定任务的小规模数据上进行微调。这有助于解决数据稀缺和翻译特定领域的挑战。

NMT的优点在于可以处理复杂的语言结构和上下文信息，对于罕见单词和长句子的处理效果较好，并且在翻译质量上通常优于SMT。但是，NMT也存在一些缺点，如需要大量的训练数据和计算资源，对于一些低资源语言和领域效果不佳[11]。

3 总结

随着人工智能和自然语言处理领域的不断发展，机器翻译技术正在取得令人瞩目的进展。从基于规则的机器翻译到统计机器翻译，再到如今的神经机器翻译，我们目睹了机器翻译技术的演进和革新。机器翻译的目标是实现跨语言的无障碍沟通，促进文化和商业交流。无论是基于规则的方法还是基于统计和神经网络的方法，机器翻译都在为人们打破语言壁垒提供了有力支持。然而，机器翻译仍然面临许多挑战。语义理解、多义词消歧、上下文理解以及对稀缺资源语言的支持等问题仍然存在。此外，机器翻译的自动化程度和翻译质量的提升也是需要不断努力的方向[12]。

未来，随着技术的进一步演进和数据的积累，机器翻译有望进一步提升翻译质量，并在更多领域和语言对中发挥重要作用。同时，机器翻译与人工翻译的结合也将成为一个有趣的研究方向，通过人机协作来实现更高效和准确的翻译[13]。总体而言，机器翻译是一项充满挑战但又充满潜力的技术，它对于促进全球交流、打破语言障碍具有重要意义。期待未来机器翻译技术的不断创新和突破，为世界带来更多跨语言交流的便利和可能性[14]。