機器翻譯技術(shù)發(fā)展與應用，將劍指何方？

——2018機器翻譯（成都）論壇側(cè)記

2018年5月26-27日，2018年機器翻譯論壇首次線下活動（成都論壇）在成都召開，來自東北大學、澳門大學、大連理工大學、蘇州大學、廣外、廈門大學、香港城市大學、西湖大學、阿里達摩院、科大訊飛、奇虎360、搜狗、騰訊、網(wǎng)易、云譯科技等機器翻譯技術(shù)研發(fā)機構(gòu)以及四川語言橋、廈門精藝達等十余家國內(nèi)著名的語言服務企業(yè)共計50多名代表出席，一起熱議機器翻譯的技術(shù)發(fā)展方向及應用落地場景。

“機器翻譯論壇”由小牛翻譯團隊于2016年發(fā)起，旨在聚集國內(nèi)機器翻譯研究學者、機器翻譯技術(shù)開發(fā)者、機器翻譯需求方等多個領(lǐng)域的代表，對機器翻譯技術(shù)發(fā)展與應用場景進行深入研討，迄今已經(jīng)分別成功舉辦了2016年沈陽、2017年大連兩屆年度論壇，已發(fā)展成為國內(nèi)最大的機器翻譯產(chǎn)學研交流平臺。

此次機器翻譯（成都）論壇由小牛翻譯和語言橋聯(lián)合主辦，云譯科技提供了贊助支持，共有35家單位的42名代表出席，分為“技術(shù)與應用報告”與“自由研討”兩個部分，機器翻譯報告部分由大連理工大學黃德根教授主持，廣東外語外貿(mào)大學宋柔教授、阿里達摩院陳博興博士、新加坡技術(shù)與設(shè)計大學/西湖大學張岳博士、科大訊飛劉俊華博士、廈門大學蘇勁松博士、網(wǎng)易見外劉鵬博士、搜狗翟飛飛博士、廈門精藝達韋忠和董事長分別作了精彩的報告，為大家勾勒出如下有關(guān)機器翻譯技術(shù)發(fā)展方向與應用落地場景的新“畫像”：

l 機器翻譯技術(shù)發(fā)展越來越快

自神經(jīng)機器翻譯技術(shù)在2013年被提出以來，機器翻譯已經(jīng)從統(tǒng)計機器翻譯時代全面轉(zhuǎn)向神經(jīng)機器翻譯時代，2016年起神經(jīng)機器翻譯在產(chǎn)業(yè)界的應用開始爆發(fā)，神經(jīng)機器翻譯模型結(jié)構(gòu)進化、異步雙向解碼技術(shù)、數(shù)據(jù)增強技術(shù)、譯文后處理和外部知識干預等技術(shù)，以及基于graph的自然語言處理技術(shù)，讓機器譯文質(zhì)量不斷提高，可用性越來越強。

l 機器翻譯應用場景越來越豐富

隨著跨語言海量信息快速交互需求的不斷增加，機器翻譯技術(shù)成為大數(shù)據(jù)翻譯唯一可行解決方案，各種機器翻譯應用層出不窮，目前全球每天機器翻譯服務提供的在線翻譯量已經(jīng)達到了1萬億詞的規(guī)模。機器翻譯+行業(yè)、機器翻譯技術(shù)+圖像技術(shù)/語音技術(shù)，推動了語音同傳翻譯、視頻翻譯等產(chǎn)品一波又一波的發(fā)展，從亞馬遜到阿里等跨境電商，從Facebook到微信等在線社交平臺，從訊飛的語音翻譯機、搜狗的多語搜索、網(wǎng)易的視頻翻譯，甚至在語言服務業(yè)，也已經(jīng)有超過50%的翻譯公司和個人在使用機器翻譯。

l 人機結(jié)合，優(yōu)勢互補

雖然機器翻譯目前可以很好地滿足網(wǎng)頁瀏覽等“可讀性”翻譯需求，但離“優(yōu)質(zhì)”翻譯需求的距離還很遠。廣外的宋柔教授指出，從語法角度看，由于機器還無法識別復雜中文句子的內(nèi)部邏輯關(guān)系，對于存在多個“小句復合體”的中文句子，機器明顯“心有余力不足”。為了得到高質(zhì)量機器譯文，還需要做更多“譯前編輯”“譯后編輯”等工作?！?017年全球語言服務市場規(guī)模達到430億美元，近幾年一直以10%的速度在穩(wěn)步增長”這一事實也說明，雖然采用機器翻譯提高效率、降低成本已經(jīng)是大勢所趨，但是人機結(jié)合、優(yōu)勢互補，仍將會是一個長期存在。

報告結(jié)束之后的“自由研討”由小牛翻譯創(chuàng)始人朱靖波教授主持，討論中技術(shù)專家與技術(shù)愛好者唇槍舌劍，交流的主要話題涉及到：在機器翻譯引擎開發(fā)方面，機器翻譯開發(fā)者與用戶需要如何合作，實現(xiàn)通過用戶反饋來幫助改進機器譯文質(zhì)量及友好功能；在機器譯文質(zhì)量評價方面，傳統(tǒng)的BLEU/NIST等自動評價指標不足以滿足評價需求、人工評價存在著代價高、容易產(chǎn)生不一致評價結(jié)果的情況下，應該采用哪些方法？比如可以采用眾包評價的方式，而在電商機器翻譯評價上，可以采用用戶訪問率、用戶下單率是否提高等方式來做評價；在高質(zhì)量訓練語料構(gòu)建方面，除了基于正則表達式進行數(shù)據(jù)清洗之外，是否可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動生成清洗規(guī)則；在語言資源與技術(shù)共享方面，如何建立語言服務公司與機器翻譯公司互利共贏的行業(yè)生態(tài)。

此外，大家還討論了在機器翻譯引擎構(gòu)建方面，如何采用遷移學習技術(shù)、無監(jiān)督及半監(jiān)督的機器學習技術(shù)，進行資源稀缺性語言/垂直領(lǐng)域的機器翻譯引擎研發(fā)；在機器翻譯與高校翻譯教育方面，如何破解“機器翻譯與人工翻譯”的迷局？人工譯員真的需要擔心失業(yè)么？

對于上述最后一個問題，阿里達摩院陳博興博士表示，“機器翻譯的量過去5年至少翻了兩翻，但人工翻譯的市場每年也保持了10%的增長速度。在不可逆轉(zhuǎn)的全球化進程中，機器翻譯和人工翻譯都有大量的機會。對于譯員而言，要不斷提高自身翻譯水平，也要學會利用機器翻譯提高工作效率，否則，淘汰你的不是機器，而是那些會利用機器的同行?！?/p>

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