翻译百科｜《中国大百科全书》中的“机器翻译”
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机器翻译｜Machine Translation
《中国大百科全书》（第三版·网络版）发布了黄国平博士撰写的“机器翻译”词条。现转录如下，以资交流。
机器翻译是人工智能领域自然语言处理分支的重要研究方向之一。机器翻译的发展历史可以分为四个时期。
1949年，W.韦弗发表《翻译备忘录》，正式提出机器翻译的思想，标志着机器翻译进入了初创期。标志性事件是1954年美国乔治城大学与IBM公司合作研发了世界上第一个机器翻译系统，实现了俄译英翻译。该系统只有250条俄语词汇，6条语法规则，可以翻译简单的俄语句子。随后十多年里，机器翻译研究在国际上出现热潮。1956年，中国把机器翻译研究列入了科学工作的发展规划，成为其中的一个课题：机器翻译、自然语言翻译规则的建立和自然语言的数学理论。在这一阶段，人们头脑中已经形成了机器翻译的概念，并且已经意识到可以利用语法规则的转换和字典来实现翻译目的。但人们乐观地认为只要扩大词汇量和语法规则，在不久的将来机器翻译问题会比较完美地得以解决。但因为当时的硬件水平实在有限，只能采用直接翻译的方法，因此译文质量远低于人工翻译。
1964年，美国科学院成立语言自动处理咨询委员会（Automatic Language Processing Advisory Committee，简称ALPAC），调查机器翻译的研究情况，并于1966年11月公布了一个题为《语言与机器》的调查报告，宣称“在目前给机器翻译以大力支持还没有多少理由”，“机器翻译遇到了难以克服的语义障碍”，机器翻译从此在世界范围内进入低迷期。不过，法国、日本、加拿大等国仍然坚持着机器翻译研究。
20世纪80年代，计算机网络的快速发展和普及，以开发实用自然语言处理系统为目标的语言工程技术应运而生，随之而来的是机器翻译又得到了人们的重视并开始复苏。1982年，欧共体通过了被认为是当时最雄心勃勃的机器翻译计划Eurotra项目。1984年，日本机器翻译专家长尾真提出了基于实例的机器翻译方法。
从1993年IBM公司提出统计翻译模型开始，机器翻译开始了空前的发展期。2006年，美国谷歌公司（Google）发布了首个互联网机器翻译系统，标志着机器翻译技术有了重大飞跃。随后，国内外各大互联网公司都相继推出自己的机器翻译系统。
2014年，神经网络机器翻译方法问世并得到了快速发展。从2015年开始，中国国内外各大互联网公司先后上线神经网络机器翻译产品，商业落地也渐成气候，标志着机器翻译进入了繁荣发展阶段。
经过70年的发展，典型的机器翻译方法有规则法、实例法、统计法、人工神经网络法等。基于规则的机器翻译（rule-based machine translation，简称RBMT）包含了转化法（transfer-based）、中间语法（interlingual）及辞典法（dictionary-based）机器翻译。基于实例的机器翻译（example-based machine translation，简称EBMT）模拟相似度最高的例句译文完成翻译。基于统计的机器翻译被统称为统计机器翻译（statistical machine translation，简称SMT）；基于人工神经网络的机器翻译被统称为神经网络机器翻译（neural machine translation，智称NMT）。
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作者简介
黄国平，博士，腾讯翻译负责人，腾讯AI Lab专家研究员，毕业于中国科学院自动化研究所，研究方向为机器翻译、自然语言处理。长年专注于交互翻译的研究与应用，在ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP等人工智能领域顶级会议与TASLP等顶级期刊发表论文20余篇。
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文献来源
原文发表于《中国大百科全书》第三版网络版，欢迎各位学者阅读、分享。
特别说明：本文仅用于学术交流，如有侵权请后台联系小编删除。
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转载来源：《中国大百科全书》（第三版网络版）
转载编辑：李姗姗
审核：Ethan、吕欣潼
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