在計算機(jī)科學(xué)中，機(jī)器翻譯是人工智能的研究領(lǐng)域。
機(jī)器翻譯( Machine Translation ) ， 是使用電子計算機(jī)把一種自然語言(源語言， Source Language )翻譯成另外一種自然語言(目標(biāo)語言， Target Language )的一種學(xué)科。
這新學(xué)科同時也是一門新技術(shù)，它涉及到語言學(xué)，計算機(jī)科學(xué)，數(shù)學(xué)等許多部門，是非常典型的多邊緣交叉學(xué)科。
人們一直在尋求更好的解決機(jī)器翻譯問題的方法，目前機(jī)器翻譯方法主要有基于規(guī)則的機(jī)器翻譯，基于語料庫的機(jī)器翻譯和混合式機(jī)器翻譯方法。
一、基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法
基于分析和轉(zhuǎn)換的機(jī)器翻譯方法
人作翻譯時，把一個源語言句子譯成目標(biāo)語言句子，設(shè)計到四個基本操作：目標(biāo)語言單詞的檢索、調(diào)序、刪詞、增詞;機(jī)器翻譯系統(tǒng)的過程包括檢索、分析、轉(zhuǎn)換和生成主要四個階段，這被稱為基于分析和轉(zhuǎn)換的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，也被認(rèn)為是模擬人類翻譯活動**恰當(dāng)?shù)臋C(jī)制。
該方法有三個階段，為分析—轉(zhuǎn)換—生成。一般情況下，分析以句法為主、語義為輔，正確的句法結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換加正確的詞匯譯文可以從源語言向目標(biāo)語言傳遞完整的正確信息。以句法結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換附加一定的語義信息，?能夠構(gòu)成轉(zhuǎn)換的基本層次[3]。標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器翻譯系統(tǒng)中句子和短語層次的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換是核心，產(chǎn)生式方式的轉(zhuǎn)換規(guī)則形式為：
S是源語言的某個待翻譯單位(句子、短語等等)，S1～Si是S中的下一級組成單位對于S，如果滿足條件
上述方法稱為基于句法的轉(zhuǎn)換方法，因為S1+S2+···Si一般來說就是源語言的的句法結(jié)構(gòu)表示：也可以稱為直接轉(zhuǎn)換方法，因為對于每個源語言的翻譯組塊，都馬上給出一個目標(biāo)語言組塊與之對應(yīng)應(yīng)該說，?這種轉(zhuǎn)換方法符合人的直覺認(rèn)識也能夠?qū)崿F(xiàn)。
基于中間語言的機(jī)器翻譯方法
基于中間語言的翻譯方法是對源語言進(jìn)行分析以后產(chǎn)生一種稱為中間語言的表示形式，然后直接由這種中間語言的表示形式生成目標(biāo)語言。所謂中間語言就是自然語言的計算機(jī)表示形式的系統(tǒng)化，它試圖創(chuàng)造出一種獨(dú)立于各種自然語言，同時又能表示各種自然語言的人工語言。
基于中間語言的機(jī)器翻譯方法的優(yōu)勢是無需一種語言到另一種語言的一一轉(zhuǎn)換，對于多語種的翻譯系統(tǒng)可以節(jié)約大量的轉(zhuǎn)換知識的手工獲取工作量，假如有N種語對需要相互翻譯，只要有2N個分析和生成模塊就夠了。其中一半是源語言分析模塊，輸入為原文，輸出以1L表示：另一半是目標(biāo)語言生成模塊，輸入為1L表示，輸出為目標(biāo)語言譯文。然而，中間語言的機(jī)器翻譯方法也常遭到懷疑。因為是否能夠構(gòu)造出表示各種不同的自然語言語法、語義的中間語言至少目前還是未知數(shù)。此外，中間語言能不能把各種語言的所有特征保留下來，又能很好生成對應(yīng)的各種語言也是問題。所以，構(gòu)造中間語言是一個巨大、復(fù)雜的工程，還包含許多理論研究，迄今為止的探索還沒有好的答案。
基于轉(zhuǎn)換的方法采取了一系列轉(zhuǎn)換生成層次，各種分析多(如詞法、句法、語義和語境等)，而且在分析的過程中，會出現(xiàn)許多歧義結(jié)構(gòu)，顯然，如果沒有好的算法效率就會低;此外，對于那些不符合語法規(guī)則的句子，這種方法難于給出正確的翻譯結(jié)果。
二、基于語料庫的機(jī)器翻譯方法
基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法
基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法，一般不要任何語言學(xué)知識，它的基本原理是實現(xiàn)源語言詞匯到目標(biāo)語言詞匯的映射。其思路受到語音識別研究的啟發(fā)，因而應(yīng)用了類似的方法來實現(xiàn)。研究者用大規(guī)模的雙語語料庫作為基礎(chǔ)，對源語言和目標(biāo)語言詞匯的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計，根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律輸出譯文。這種方法沒有使用語言知識，主要特征是概率基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法，一般不要任何語言學(xué)知識，它的基本原理是實現(xiàn)源語言詞匯到目標(biāo)語言詞匯的映射。其思路受到語音識別研究的啟發(fā)，因而應(yīng)用了類似的方法來實現(xiàn)。研究者用大規(guī)模的雙語語料庫作為基礎(chǔ)，對源語言和目標(biāo)語言詞匯的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計，根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律輸出譯文。這種方法沒有使用語言知識，主要特征是概率統(tǒng)計與隨機(jī)過程的方法成為了分析和生成過程的唯一方法。它的主要內(nèi)容是雙語句對的對齊，通過詞匯同現(xiàn)的可能性來計算一種語言的一個詞映射到另一種語言的一個詞(或兩個、零個詞)的概率。應(yīng)該說，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法的出現(xiàn)改變了機(jī)器翻譯研究的面貌，從而開始了機(jī)器翻譯研究的新階段。
統(tǒng)計方法**先在語音識別領(lǐng)域取得了成功，機(jī)器翻譯的噪聲通道模型可以視作**早的機(jī)器翻譯思想，其思路可以這樣理解：
假設(shè)說話者已經(jīng)用目標(biāo)語想好了一句話T，但是說出的卻是源語言句子S。這樣一個過程可以看成為編碼過程。而統(tǒng)計的機(jī)器翻譯就是要從S回推T，可以看成解碼過程。這樣，統(tǒng)計的機(jī)器翻譯任務(wù)分為兩個部分：一是建模，即建立翻譯的計算方法以及從雙語語料庫中估計模型的參數(shù);二是解碼，即尋求一種**搜索算法取有關(guān)概率計算的**大值。
基于統(tǒng)計的方法以大規(guī)模的雙語語料庫為基礎(chǔ)，需要訓(xùn)練，一般翻譯速度比較慢;而且它還有被懷疑之處——這種方法會不會由于本身的固有屬性，不可能有很高的譯文正確率。但基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法還是具有很多優(yōu)勢，如開發(fā)速度快、周期短、無需人工干預(yù)等，在特定領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)充分的情況下翻譯性能基本可以達(dá)到實用水平。
基于實例的機(jī)器翻譯方法
基于實例的機(jī)器翻譯方法通過結(jié)構(gòu)化的翻譯例子直接把源語言的短語和句子與目標(biāo)語言的短語和句子對應(yīng)起來，方法的不同使得處理步驟或多或少，但都必須實現(xiàn)源語言到目標(biāo)語言的轉(zhuǎn)換，其映射關(guān)系或者是詞到詞，或者是短語或句子到與之相應(yīng)的等價物，或者是一棵句法樹到另一棵句法樹。
基于實例的機(jī)器翻譯(EBMT)的實現(xiàn)過程簡單概述如下：給定源語言輸入句子S，在雙語語料庫C中匹配查找一個**相近的句子S’，則S’的譯文就被接受為S的譯文。翻譯的過程一般就是查找和復(fù)現(xiàn)相似的例子，發(fā)現(xiàn)和記起特定的源語言表達(dá)或相似的表達(dá)在以前是如何翻譯的，把以前的翻譯實例作為主要知識源。
三、混合式機(jī)器翻譯方法
基于混合式的機(jī)器翻譯方法能夠很好的利用兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，目前非常盛行?；旌鲜綑C(jī)器翻譯方法是將基于規(guī)則的翻譯方法和基于統(tǒng)計的翻譯方法結(jié)合。在基于規(guī)則的技術(shù)中引入語料庫方法，其中有基于實例的方法、統(tǒng)計方法，通過對語料庫的預(yù)處理使其轉(zhuǎn)化為自然語言知識庫的方法。Rules post-processed by statistics統(tǒng)計方法做后處理，翻譯使用規(guī)則方法。Statistics guided by rules使用規(guī)則方法做前后處理，翻譯使用統(tǒng)計方法。
混合式機(jī)器翻譯方法是效果**好的，但目前混合方法中各種模型的耦合方式還比較松散，進(jìn)行多翻譯模型的深度融合可能是未來研究的一個熱點(diǎn)。
機(jī)器翻譯瓶頸
之前進(jìn)行的機(jī)器翻譯的有益的探索中，凡是取得了結(jié)果的研究大都努力避開理解語言這一過程。因為這一過程本身涉及到了A的終極目標(biāo)，機(jī)器的智能化。然而，這又是一個無法回避的問題，不能理解語言就不可能進(jìn)行真正意義上的翻譯。
