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你还在为机器翻译犹豫不决吗?不妨看看微软怎么做

 机器翻译已经有60年的发展历史,最早是由军方和情报部门资助,现在主要用于商业。接下来我介绍一下机器翻译的现状以及未来的发展趋势。对于不同的语言组合,翻译的质量可能有很大不同。不论是什么语言,机器翻译的质量都是低于人工翻译质量的。但是,机器翻译在很多场景下都是有益的,大多数时候,用户也会选择机器翻译。

  现状:现在每天机器翻译量超2000亿词,若人工大概需1亿个译员

  首先是算法,我们称之为“解码器”。最早的机器翻译主要基于规则,现在主要基于统计和神经学研究。

  其次,源语的质量和领域的相关性也是至关重要的。对于句式结构相似,以及有很多平行文本的语言,机器翻译的质量相对较高。对于英语和西语的互译,机器翻译的使用频率很高,特别有用。但是,对于中英互译来说,通常机器翻译的结果很难让人理解,译文和源语并不能一一对应。同时,源语质量也极大影响着翻译结果,比如使用微软去翻译“我爱你”,其结果会让人非常满意;而对于书写不规范或者有其它问题的源语,翻译的结果可能就不会令人满意。

  虽然如此,机器翻译被接受的程度在过去10年有显著提升。现在机器翻译的数量增长迅猛,每天的翻译量超过2000亿词,远超过人工翻译。这些机器的翻译量如果让人工去做,大概需要1亿位译员,而现在全球的译员数量远远不能满足这个要求。

  机器翻译主要应用于网络内容的翻译,包括数据挖掘、分析、提取要点、分类等等。还有一部分用途是发布其它语言的文本,这样可以减少人工成本,也能够提高信息的发布速度。出版商可以将机器翻译的成果商业化,也可以进一步优化商业成果。

  微软翻译是怎么做到兼顾“质量”、“速度”和“价格”三者的

  使用微软翻译的用户,翻译质量得到显著提高,译后编辑发挥了不可替代的作用。译后编辑是经过机器翻译以后由人工校正机器翻译的文本,以提高机器翻译的质量。

  微软知识库是通过机器翻译发布信息的最大应用之一。我们用33种语言已发布了20多万篇文章,其中,5%的文章由人工翻译,95%由机器翻译。鉴于用户可能对源语有一定了解,用户只需要反转页面就可以看到通过机器翻译的源语,这对于语言学习者大有裨益。用户也可以提供反馈或者进行校正,由专业人士决定是否采纳。如果接受用户的反馈意见和校正,反馈的结果就会显示在页面上,所有人都可以看到。

  如何确保这样做的结果跟预期是相符的呢?当然,我们需要征求用户的意见,以评估这种做法是否成功。

  我们经常说在质量、速度和价格三者之间,只能兼顾其中两项。但是,通过译后编辑,这三者可以兼得。

  首先是发布文章或信息,使用已有的经过人工翻译的记忆库。通过人工译员改善翻译质量,然后继续发布信息。我们可以针对商业信息采取措施,不断更新文本,进一步更新标准。这样做能够提高本地化水平,同时也能够提高文本翻译的效率,使翻译工作的数量超乎想象。

  译后编辑可以改善译文的质量,也能够提高译员的效率。如果不经过处理就发布信息,虽然保证了速度,但译文质量很低。如果我们在发布以后进行译后编辑,这两者都能够兼得,我们能够利用各方力量来改善译文的质量。

  机器翻译对用户非常有用,但一些企业仍犹豫不决

  对于人类来说,我们一直以来的梦想就是可以跟那些不同语言的人进行自然交流,而不需要借助其他人的帮助。为什么我们现在要发展机器口译呢?其实是有几种因素在发挥作用,能够让我们使用机器口译,帮助我们进行人际交流。

  机器翻译在不断取得进步,虽然进步的速度相对缓慢。在过去几年,由于神经学研究的进步,语音识别技术得到了很大发展,出错率有所降低,翻译质量相对提高。微软有一个很好的技术,能够把机器翻译技术应用于Skype上。

  Skype融合了微软翻译、用户界面、机器翻译等技术,不仅可以为对话的双方提供实时语音翻译,还可以通过在界面显示的翻译文本,帮助那些失聪或有语言障碍的人。

  语音翻译面临的困难在于不能很好地识别语气词,所以我们需要对语音识别的结果进行处理,去除一些不连贯的内容,使其便于理解。对于同一种语言,去除不连贯的内容可以帮助改善译文质量。

  对于机器翻译来说,未来的走向只有不断向前。由于神经网络的引进,机器翻译的质量和技术将会有很大飞跃。在未来几年,机器文本翻译的质量会有所改善,而且会越来越普及。

  对于机器翻译来说,现在还只是个开始。机器翻译对用户来说非常有用,但一些企业仍然犹豫不决。


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