有了机器翻译不用再学外语？

有了机器翻译不用再学外语？ 大数据提升准确率 不能完全取代人工

机器翻译出错闹笑话的段子数不胜数，但大数据的应用却令这种技术手段日趋完善。甚至有支持者认为，机器翻译终将取代人力，让人类克服语言障碍交流。

然而，技术真能参透人类语言的丰富和微妙之处吗？

初级机器翻译更像一部电子词典，擅长翻译单个字词和简单句子，但对多义词却束手无策。正因如此，尽管发展多年，纯粹的机器翻译仍然错漏百出。

如今的机器翻译系统依据统计学原理工作。通常，设计者向机器翻译系统录入优质人工翻译文本。比对源语言和目标语言文本之后，系统能够自动识别，某种语言中的X在另一种语言中是Y。结合上下文，机器翻译系统还能识别在何种语境之下，X应该翻译成Z，而不是Y。输入的文本资料越多，机器翻译的准确率越高。

牛津大学研究机器翻译的专家菲尔·布隆索姆说：“各门语言的情况不一样，建立一个机器翻译模式，通常需要3000万单词或者100多万个句子。”多亏有联合国和欧盟这样的机构存在，其翻译人员历经多年积累起丰富的平行语料库（也称翻译记忆库），为机器翻译研发人员省去不少麻烦。

这也解释了，以数据和资料庞大著称的谷歌为何在机器翻译领域表现卓越。谷歌的机器翻译系统目前能够实现63种常用语言的交互翻译。由于擅长摘取、利用网络资源，谷歌翻译还能实现某些罕见小语种的翻译。

技术局限难克服

随着电脑运行更快、储存设备更便宜、翻译软件更智能，人们憧憬：会不会有那么一天，可以彻底告别学习外语的苦恼，借助机器翻译，实现跨越语言障碍的自由交流？

欧盟委员会已经广泛应用机器翻译。对于人而言，欧盟机构和法规的术语拗口难记，而这却是机器翻译的长项。

对于主要居住在国内、只和本国人打交道的多数人而言，机器翻译会是一个不错的选择。随着技术完善，机器翻译将更为准确可靠，足够偶尔使用外语的人使用。

　然而，人类语言如此复杂、微妙，远非平行语料库能够囊括。布隆索姆说：“一旦涉及比喻或者任何诗意的语言，就非常困难。如果用到一个翻译系统从未见过的双关语，电脑只会字面直译。”

如果考虑各种语言的出处和文化差异，有些字词无法翻译，即所谓的不可译性现象，根本不能指望机器翻译取代人工翻译。

另一方面，如果完全依赖机器翻译，会出现所谓的“谷歌漩涡”现象。谷歌翻译之所以备受推崇，因为其借助网络资源摘取了海量人工翻译资源。然而，随着机器翻译应用渐广，越来越多机器翻译的“二手”材料也混入其中。

　口译仍是“无人区”

发展机器翻译的终极目标是，人类借助机器，无视语言差别，实现书面和口头的自由交流。然而，对于大部分机器翻译系统而言，口译仍然是一片鲜有涉足的“无人区”。

剑桥大学信息工程学者拜恩说：“口语与书面语不同，句子里包含了不少‘嗯’、‘呃’，背景音、口音或者含义模糊都可能导致结果出错。口语中有些语法可能是错的，人们还会提及以前说过的事情，还有些口语根本无法书面表达。”

研究人员发现，如果将机器翻译应用于某一特定领域，其准确率将显著提高。因为这些专业用词精准、简洁，平时用途广泛、含义丰富的单词在该领域只有一个意思。

机器翻译发展因此呈现“山头林立”的局面，各企业开发出各自不同的专有系统。在这些翻译系统中，同一个词的意思往往大不相同。

以英文单词die为例，在生活用语中意为“死”，但在不同行业翻译系统中的意思大相径庭。适用工业领域的专有系统将这个词翻译为“硬模”、“一种金属工具”；玩具制造商的专有系统则将其译作“每面带点的方块”；宠物店用这个词则可能指“上等品”。

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