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機器翻譯“走紅”憑實力

      近日,第四屆機器翻譯論壇在杭州召開,與會者分享了機器翻譯前沿的研究和應用成果,探討機器翻譯技術發展機遇與挑戰,人工智能和翻譯的融合又成為市場關注的熱點。

  數據顯示,目前全球語言服務市場潛力很大,機器翻譯更是市場上的“紅人”,2018年機器在線翻譯量每日高達8000億至1萬億個詞語。同時,我國機器翻譯市場需求與日俱增,主要集中于企業用戶,涉及石化、機電、交通運輸、金融、旅游等多個垂直領域。“傳統翻譯服務模式為勞動密集型,機器翻譯則在前期就輔助產業鏈上的各環節,提高了效率。”人工智能機器翻譯服務商“新譯科技”首席執行官田亮說。

  田亮認為,目前機器翻譯的前沿應用主要體現在三方面:首先,機器翻譯模式進展迅速,以神經網絡為基礎的翻譯模型準確度不斷提升,已帶給專業譯員至少30%的效率提升;其次,交互式機器翻譯概念開始被業界接受,人機協作模式正加速落地;第三,語音翻譯應用越來越多,從翻譯機到翻譯耳機,再到各類智能機器人都是語音翻譯的相關應用。語音翻譯模式也由原先的語音識別、機器翻譯、語音合成“三部曲”,升級至“語音—語音”訓練模式。

  “這三類應用展現出人工智能和翻譯產業融合的獨特魅力。機器翻譯,本質上屬于自然語言處理技術,技術進步需要產業界和學術界不斷研究攻關,這一過程也會將人工智能的語言識別能力提升到更高層次。”田亮說。

  不過,有些問題也亟待解決。課堂派首席運營官、DD翻譯官獨立董事劉昊認為:“很多產業對接人工智能的前提是實現了標準化和數據化,但語言很難做到標準化。”劉昊說,在機器思維里,語言的復雜多意性,導致難以實現標準化和一致性。因此,人工智能介入翻譯產業比較簡單,但做好做精卻很不易。

  最常見的瓶頸是語言歧義性。田亮舉了個例子:“若讓機器翻譯如下句子,機器根本無法準確翻譯。比如,‘你剛才說的是什么意思?我沒什么意思,就是意思意思’。”田亮認為,機器翻譯還會出現遺漏翻譯和過度翻譯,雖然有多種方法可以解決這類問題,但沒有一種方法能做到百分之百糾錯。

  廣東外語外貿大學南國商學院教授王毅認為,在日常交流和科技領域,機器翻譯會以便捷和高效得到廣泛應用,但在人文領域翻譯中,人腦對特定語境中語言文字的把握對機器來講很難逾越。“所以不難看出,機器翻譯還有很大的成長空間。未來需要新的算法和語義層面的綜合性突破,促進機器翻譯產品的迭代和產業全面升級。”田亮說。(經濟日報)


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