目前，各個(gè)國(guó)家、民族的不同類(lèi)型信息不斷融合，不同語(yǔ)言之間的互譯已成為當(dāng)今社會(huì)的基本需求之一。從海外旅行或物資的翻譯，到實(shí)施互聯(lián)網(wǎng)跨境電商、跨境旅游、外貿(mào)、O2O、海外租車(chē)、金融服務(wù)等國(guó)際服務(wù)，都面臨著一個(gè)無(wú)法回避的問(wèn)題：多語(yǔ)言翻譯。如何針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上多語(yǔ)言信息的數(shù)量和動(dòng)態(tài)變化實(shí)施低成本、快速的實(shí)時(shí)翻譯，從而實(shí)現(xiàn)有效的溝通？基于人工翻譯來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題是不可想象的。因?yàn)榉g人員的人工成本越來(lái)越高，

機(jī)器翻譯技術(shù)可以自動(dòng)將一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成另一種語(yǔ)言，應(yīng)該是解決翻譯問(wèn)題的終極技術(shù)手段之一。機(jī)器翻譯研究始于1949年，當(dāng)時(shí)美國(guó)洛克菲勒基金會(huì)自然科學(xué)系主任沃倫·韋弗發(fā)表了題為《翻譯》的備忘錄，翻開(kāi)了歷史性的一頁(yè)。. 據(jù)統(tǒng)計(jì)基于模板的統(tǒng)計(jì)翻譯，世界上大約有6000種語(yǔ)言，但許多語(yǔ)言已經(jīng)瀕臨滅絕。利用計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言之間的智能翻譯已成為人工智能領(lǐng)域的夢(mèng)想。有人說(shuō)機(jī)器翻譯是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的皇冠上的明珠。

近十年來(lái)，在各國(guó)政府和行業(yè)的大力支持下，機(jī)器翻譯的研究和產(chǎn)業(yè)化取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。中國(guó)政府已將包括機(jī)器翻譯技術(shù)在內(nèi)的自然語(yǔ)言理解研究列入國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃。. 美國(guó)政府在2009年將自動(dòng)翻譯列為未來(lái)*具影響力的十大技術(shù)之一。“2049”計(jì)劃和美國(guó)國(guó)防部牽頭的BOLT項(xiàng)目都將機(jī)器翻譯作為現(xiàn)代信息技術(shù)的制高點(diǎn)。業(yè)內(nèi)谷歌、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也將其視為在線服務(wù)的重要切入點(diǎn)。據(jù)報(bào)道，谷歌翻譯每天服務(wù)全球超過(guò)2億用戶，每天翻譯10億次，每天翻譯處理的文本量相當(dāng)于100萬(wàn)本書(shū)，超過(guò)了全球?qū)I(yè)翻譯人員的翻譯量在一年以內(nèi)。文本比例。機(jī)器翻譯具有重要的理論研究和工業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

早期的研究人員將機(jī)器翻譯技術(shù)看作是一個(gè)加解密過(guò)程，以雙語(yǔ)詞典作為密碼本，實(shí)現(xiàn)基于雙語(yǔ)詞典的簡(jiǎn)單翻譯。由于低估了自然語(yǔ)言自身的詞匯翻譯和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的歧義，應(yīng)用難度很大。有限的。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件的發(fā)展和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)理論和方法的成熟，機(jī)器翻譯研究不斷取得突破。從基于規(guī)則的翻譯技術(shù)到基于實(shí)例、基于模板、基于翻譯記憶庫(kù)的翻譯技術(shù)，*終發(fā)展到目前主流的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)。

統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)的*大優(yōu)勢(shì)在于，只需提供一定規(guī)模（如百萬(wàn)甚至千萬(wàn)）的雙句數(shù)據(jù)庫(kù)，翻譯系統(tǒng)3-5天即可自動(dòng)學(xué)習(xí)完成系統(tǒng)搭建無(wú)需任何人工干預(yù)。另外，從翻譯性能來(lái)看，基于大規(guī)模雙語(yǔ)數(shù)據(jù)自動(dòng)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)表現(xiàn)更好。統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。它采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，從大規(guī)模的兩句對(duì)庫(kù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練翻譯模型和語(yǔ)言模型，基本無(wú)需人工干預(yù)；

自 80 年代后期 IBM 模型提出以來(lái)，統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)逐漸從基于詞的方法和基于短語(yǔ)的方法發(fā)展為基于句法的方法。與基于詞/短語(yǔ)的翻譯方法不同，句法翻譯模型可以使用句法分析的結(jié)果來(lái)指導(dǎo)翻譯過(guò)程。理論上，因?yàn)榫浞?shù)可以更全面地表達(dá)句子的結(jié)構(gòu)信息，所以句法翻譯模型可以提供更多的語(yǔ)言基礎(chǔ)來(lái)輔助結(jié)構(gòu)翻譯和調(diào)整。但是，在大多數(shù)實(shí)際翻譯任務(wù)中，這種理論優(yōu)勢(shì)并沒(méi)有得到充分體現(xiàn)，翻譯質(zhì)量也沒(méi)有明顯提高。相反，句法翻譯模型的復(fù)雜度和計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。相比之下，跨語(yǔ)言語(yǔ)義的差異遠(yuǎn)小于句法的差異，即語(yǔ)義比句法具有更強(qiáng)的跨語(yǔ)言等價(jià)性。目前，統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯研究缺乏對(duì)語(yǔ)義等深層語(yǔ)言信息的有效利用，無(wú)論是基于短語(yǔ)還是基于句法的方法本質(zhì)上都沒(méi)有使用語(yǔ)義知識(shí)進(jìn)行翻譯建模。很早以前，研究人員就嘗試將語(yǔ)義信息引入統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯中。然而，由于語(yǔ)義框架的不完善和語(yǔ)義分析系統(tǒng)的性能瓶頸，基于語(yǔ)義的機(jī)器翻譯面臨著巨大的挑戰(zhàn)，成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。

一個(gè)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)構(gòu)建框架包括兩句自動(dòng)詞對(duì)齊、翻譯規(guī)則提取、翻譯特征評(píng)分、語(yǔ)言模型和排序模型訓(xùn)練、翻譯特征權(quán)重調(diào)整、翻譯解碼和譯后處理。機(jī)器翻譯系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和調(diào)優(yōu)實(shí)際上非常復(fù)雜。從目前國(guó)際機(jī)器翻譯技術(shù)評(píng)估研究報(bào)告來(lái)看，通常用于增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型基于模板的統(tǒng)計(jì)翻譯，擴(kuò)大解碼搜索空間，使用更復(fù)雜的模型。以及提高統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)性能的參數(shù)。許多相關(guān)研究成果對(duì)推動(dòng)機(jī)器翻譯起到了至關(guān)重要的作用，