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第三节 计算机辅助翻译简介

一、机器翻译 1. 机器翻译的概念 机器翻译(Machine Translation ，MT)是利用计算机把一种自然语言文本转换成另一种 或多种自然语言文本的过程，而用以完成这一过程的软件就是机器翻译系统。机器翻译涉及 语言学、计算机科学、数学和人工智能等多个学科，是研究计算机如何翻译人类间语言的学 问。机器翻译是一个充满挑战的研究领域，被列为21 世纪世界十大科技难题之一。 2. 机器翻译的冷热与瓶颈 长期以来，世界上有许多国家一直都在从事机器翻译研究。自20 世纪40 年代电子计 算机诞生之日起，人类就开始了将计算机应用于语言翻译的探索，但一直未获成功。1966 年，美国科学院向全世界发表了机器翻译界无人不晓的ALPAC 报告，报告主要内容是：经 过调查，机器翻译速度慢，准确率差，比人工翻译费用高得多，在近期或可以预见的未来， 开发出实用的机器翻译系统是没有指望的。这份报告对机器翻译研究造成了很大的影响，指 出了机器翻译在现有技术条件下存在的许多困难。ALPAC 报告的发表给机器翻译热潮泼了 冷水，使得世界上许多国家纷纷停止了对机器翻译研究的支持，直到20 世纪70 年代中期 机器翻译才开始在世界范围内复苏并日趋繁荣。 在此期间，日本却是极少数并未因世界范围机器翻译研究停滞而受到影响的国家之一。 20 世纪80 年代初，日本富士通、日立、日本电气、东芝、夏普等计算机公司都进行了机器 翻译系统的研发。但是直到今天，无论是日本还是其他国家在机器翻译领域都没有取得突破 性进展，诸多技术问题已经成为阻碍机器翻译前进的绊脚石。值得一提的是，1996 年，联 合国教科文组织委托日本联合国大学组织实施通用网络语言（Universal Networking Language ，简称UNL ）工程的研发工作，该项目的最终目的是通过中间语言（UNL 语言）， 实现联合国一百八十多个成员国之间的语言自动转换，从而克服语言障碍，达到各国语言的 网上互通，增进各成员国之间在政治、经济、科技、文化等领域的联系和交流。该项目在开 发之初曾得到世界许多国家的支持，可惜几年后项目进展不大，目前正面临着夭折的危险。 但无论如何，该项目的提出是在机器翻译界进行的一次有益探索。同时，从参与国家的范围 与热情来看，更加反映了当今世界对机器翻译取得突破的强烈渴望。 我国机器翻译的研究开始于 1956 年。1959 年，中国机器翻译研究者成功地进行了中 国首次机器翻译试验表演，成为世界上第五个进行这种实验的国家。中国的机器翻译研究从 一开始就得到了国家的高度重视，先后被列为“六五”、“七五” ，以及“863”等重大科研项目， 但迄今为止我国的机器翻译同样也未能取得突破性进展。 机器翻译的质量取决于语言知识组块的质量。总体来说，机器翻译实现技术原理目前主 要有两大分支：基于语法分析和基于语料库。所谓基于语法分析的技术就是对源语言语句的 词法、语义、语法和句法进行分析并进行判断和取舍，然后重新进行排列组合，最后生成目 标语言。这一系列过程均是模仿人脑进行翻译的过程，尽管计算机具有良好的存储记忆和执 行功能，但它缺少良好的思维功能。而人类的翻译工作恰恰是一种极其复杂的逻辑思维过程。 要解决这一矛盾就必须将输入计算机的语言公式化、规则化。规则设计的实质是寻找一种“规 则描述语言” ，用于描述自然语言，使其能被计算机处理。由于自然语言具有灵活性、复杂 性和开放性等特点，规则的建立与完善是很难的，因此目前用该方法做出的翻译软件，其译 文的可读性不太理想。另一种基于语料库技术的工作原理是利用统计学和概率方法建立一个 包含各种句型的双语对照语料库，在翻译时可从语料库中抽取与输入句子相类似的例句，然 后模仿例句来实现源语言与目标语言的转换。采用这种技术能够得到可读性和准确性较好的 译文，但这种方法的难点在于庞大语料库的构筑及其有效运行机制的建立。这种技术目前已 越来越受到重视并已在很多产品的开发中得到应用。近几年，已有学者试图将两种技术结合 起来并用于产品的开发。然而，机器翻译是一个系统工程，涉及计算机科学、数学、逻辑学、 人工智能和语言学等知识领域，每一个领域的发展状况都会严重影响机器翻译的进展。由于 人工智能技术在现阶段还不成熟，与人脑机制存在很大的差距，计算机实现自动识别、自动 推理的功能还很有限，很难在没有固定规律的语言学之中提取我们所需的信息，可以说计算