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🚀前言

机器翻译已经悄悄成熟，它的表现令人意外而惊艳。

🚀一、统计翻译成为主角

我们在第五章回顾语音识别发展历程时曾提及，20世纪70年代，IBM沃森实验室的弗雷德里克·贾里尼克（Frederick Jelinek）提出了基于统计的语音识别理论框架。他创新性地使用两个隐马尔可夫模型——声学模型与语言模型，清晰构建了语音识别的基本结构。这一框架不仅极大推动了语音识别技术的发展，也对整个自然语言处理领域产生了深远影响，标志着自然语言处理开始转向以数据驱动的统计方法为主的道路。

传统的基于语言规则的机器翻译系统，严重依赖语言学家手动编纂大规模词典和制定复杂的语法、句法及语义规则。这些词典与规则共同构成翻译知识库，系统据此进行翻译，其过程类似于人类通过查词典和语法书来理解和翻译外语。然而，语法规则极为繁琐，对于一个包含数十万词汇的系统，其语法规则可能多达数万条，开发和维护成本极高。

而统计机器翻译则另辟蹊径，绕开了对语言规则的直接建模。统计语言学的开创者贾里尼克有一句广为流传的名言：“每开除一个语言学家，语音识别的准确率就提高1%。”这句略显极端的话，体现了他对纯粹规则方法的质疑，也凸显出统计思想对传统语言学方法的挑战。

统计翻译的核心在于利用大规模双语文本构建平行语料库。翻译过程中，系统通过语料库进行词汇匹配（后期发展为词组、短语乃至整句匹配），并依据概率统计选择最优的翻译结果。另一种统计方法是建立双语对照的实例库，形成更为庞大的语料资源，在翻译时通过实例匹配生成译文。

统计翻译因其避免了复杂语言规则，显得更为简洁高效，事实上也更接近威弗在《翻译备忘录》中提出的原始构想。然而，统计方法依赖大规模高质量语料库，在互联网尚未普及、数据资源稀缺的时代难以实现。因此，自然语言处理从规则方法转向统计方法并非一蹴而就，而是经历了一段漫长的过渡期。值得注意的是，基于规则的方法在引入新技术后，仍在某些特定领域发挥作用。

但随着互联网的普及和大规模语料库的逐步建成，统计翻译最终成为自然语言处理的主流方向，为实现高质量机器翻译奠定了坚实基础。