
%----------------------------------------------------------------------------------------
%	CHAPTER 1
%----------------------------------------------------------------------------------------
\renewcommand\figurename{图}%将figure改为图
\renewcommand\tablename{表}%将figure改为图
\chapterimage{chapter_head_1.pdf} % Chapter heading image

\chapter{机器翻译简介}
\section{翻译的概念}\index{Chapter1.1}
\noindent\hspace{2em}广义上来说，“翻译”是指把一个事物转化为另一个事物的过程。这个概念多使用在对可序列化的符号串的转化上，比如程序编译、文字翻译和蛋白质生物合成第一步。在程序编译中，高级语言编写的程序经过一系列的处理后转化为二进制代码的可执行目标程序。在文字翻译中，一种语言的文字通过某种方式转化为另一种语言文字的表达。在蛋白质生成合成第一步中，RNA分子序列转化到特定氨基酸序列。这里我们只关注从一种语言的文字序列翻译到另一种语言的文字序列的过程，即自然语言的翻译。如图\ref{figureC1.1}所示，汉语句子“我们在翻译一段文字”被翻译为英语句子“We are translation a piece of text”。

%----------------------------------------------
% 图1.1
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=1]{./Chapter1/pictures/figure11.pdf}
    \caption{汉语句子被翻译为英语句子}
    \label{figureC1.1}
\end{figure}
%-------------------------------------------

%----------------------------------------------
% 图1.2
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.5]{./Chapter1/pictures/human.jpg}
\includegraphics[scale=0.58]{./Chapter1/pictures/machine.jpg}
    \caption{人工与机器的翻译效率相比，\\就类似于用锄头耕地种庄稼与使用现代化机器作业}
    \label{figureC1.2}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\noindent\hspace{2em}传统观念中，翻译是由人工完成。但如果是由计算机完成自动翻译，而非人工，那么就是机器翻译。机器翻译和人工翻译各有优缺点。机器翻译的文本精度有限，有时甚至非常差，但是优点在于速度快并且成本低。人工翻译尽管翻译的精度很高，但是费时费力。当需要翻译大量的文本且精度要求不那么高时，机器翻译的优势就体现了出来。这对于人工作业来说，代价是无法想象的；但是对于机器，可能只需要费几度电花几个小时就能完成。这就类似于拿着锄头耕地种庄稼和使用现代化机器作业，如图\ref{figureC1.2}所示。

\section{机器翻译简史}\index{Chapter1.2}

\noindent\hspace{2em}(一) 人工翻译

\noindent\hspace{2em}关于翻译的概念很早就已经出现了。一个著名的标志性证据就是罗塞塔石碑（Rosetta Stone），如图\ref{figureC1.3}所示。据说这个石碑是有史以来能够考证出来的历史最久远的记载平行文字的历史遗迹。石碑由上至下共刻有同一段埃及国王诏书的三种语言版本，最上面是古埃及象形文，中间是埃及草书，再下面是古希腊文。可以明显看出这个石碑上中下刻着的文字的纹理是不同的。尽管用不同的语言文字描述同一件事在今天看来很常见，但是在生成力低下的古代是很罕见的。所以大家认为罗塞塔石碑是标志翻译或人工翻译的一个起点或者标志性的事件。目前这个石碑保存于大英博物馆。

%----------------------------------------------
% 图1.3
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.5]{./Chapter1/pictures/rosetta-stone.jpg}
    \caption{罗塞塔石碑}
    \label{figureC1.3}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\noindent\hspace{2em}但是翻译本身并不是来源于罗塞塔石碑。后来的人工翻译或机器翻译更多的是在文献传播中被大家接受。其中一个典型代表是宗教文献的翻译。在人类的历史长河中，宗教是人类意识形态的一个重要载体。为了宣传教义，产生了大量的宗教文献。在西方，一项最早被记录的翻译活动是将旧约圣经翻译为希腊文。并且迄今为止人类历史上翻译版本最多的书就是圣经。在中国唐代，一个著名的人物是玄奘，他不仅是佛学家、旅行家，还是翻译家。玄奘西行求法归来后把全部的心血和智慧奉献给了译经事业，在助手们的帮助下，共翻译佛教经论74部，1335卷，每卷万字左右，合计1335万字，占去整个唐代译经总数的一半以上，是翻译史上的杰出典范。

\noindent\hspace{2em}翻译在人类历史长河中起到了重要的作用。一方面，语言文字、文化和地理位置的差异性，使得翻译成为一个重要的需求；另一方面，人类文明发展到今天也得益于翻译。

\noindent\hspace{2em}(二) 机器翻译的萌芽

\noindent\hspace{2em}早期的翻译是人工翻译，而现在的机器翻译又起源于什么时候呢？机器翻译的兴起与发展可以说充满了希望与失望，整个发展史可以分为萌芽期、受挫期、快速成长期和爆发期。

%----------------------------------------------
% 图1.4
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.4]{./Chapter1/pictures/eniac.jpg}
    \caption{世界上公认的第一台通用电子数字计算机“埃尼阿克”（ENIAC）}
    \label{figureC1.4}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\noindent\hspace{2em}世界上第一台通用电子数字计算机在1946年研制成功，如图\ref{figureC1.4}所示。但使用自动的方法进行翻译在上世纪30年代就有了，当时法国科学家G.B.阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。当时的世界大战使得数学和密码学相当的发达。这也很容易理解，战争使通信变的更为隐秘，研究如何加密和解密成为重要的军事需求。当时有人提出是否能用密码学的技术或方法解决人类语言的翻译，比如把汉语看成英语的一个加密文本，汉语翻译成英语就类似于解密的过程。这很自然的基于加密和解码的思想去解决人类语言的翻译。当然这只是最初的想法。第一次提出机器翻译的思想是在1949年，当时W. Weaver发表了《翻译备忘录》，正式开创了机器翻译的概念，如图\ref{figureC1.5}所示。

\noindent\hspace{2em}(三) 机器翻译的受挫

\noindent\hspace{2em}随着电子计算机的发展，很多人开始研究使用计算机完成自动的翻译。但是这件事并不是一帆风顺的，怀疑论者宣传一些问题靠自动翻译的方法是无法解决的。于是人们期望能够评估下机器翻译的可行性。当时美国基金资助组织委任自动语言处理咨询会肩负了这个任务。该委员会于1966年11月公布了一个题为《语言与机器》的报告（简称ALPAC报告）。该报告全面否定了机器翻译的可行性，为机器翻译的研究泼了一盆冷水。随后美国政府终止了对机器翻译研究的支持，这导致整个产业界和学术界甚至包括大学教育对机器翻译都很回避。大家觉得机器翻译像伪科学，既不能发论文又申请不到项目。没有了国家的支持、企业的需求和项目的支持后，高校中机器翻译的研究就此受挫。

%----------------------------------------------
% 图1.5
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=1]{./Chapter1/pictures/report.jpg}
    \caption{ALPAC报告}
    \label{figureC1.5}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\noindent\hspace{2em}(四) 机器翻译的快速成长

\noindent\hspace{2em}事物都是螺旋式上升的，机器翻译也是一样。上世纪70年代后期，特别是80年代到90年代初，两个方面的重要原因使得机器翻译重新焕发生机。一个是国与国之间的语言障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求；另一个是语料库语言学的发展。其中，语料库语言学通过电子化的方式整理和搜集语料库，把它的规模变得更大。这使得可以用计算机对语料库进行分析，并通过观察到一些现象，进一步促进了人们认知上的提高。同时数字化后的数据越来越多，导致产生了一个新的研究方向，即数据驱动的方法。传统的基于规则或模板的方法，都需要人去写规则或者模板实现翻译。而基于数据驱动的方法不依赖于人写的规则，机器翻译的建模、学习和推断都可以自动地从数据中统计。这使得整个机器翻译的范式发生了翻天覆地的变化，比如基于实例的方法和统计机器翻译就是在此期间兴起的。同时这样的方法使得机器翻译系统的开发代价大大地降低。在整个上世纪90年代后期到2005年之前，统计机器翻译发展地非常快，其中最具标志性的事件是2005年前后谷歌推出了一个在线的免费自动翻译服务。这使得学术界很高端的机器翻译距离普通百姓更近了。

\noindent\hspace{2em}(五) 机器翻译的爆发

\noindent\hspace{2em}2006年以后迎来了统计机器翻译发展的十年黄金时期，各种基于短语的、基于句法的统计机器翻译模型层出不穷。但是在2013年以后，机器学习流派正式登上了机器翻译的舞台，机器翻译技术进一步爆发。其中深度学习被用于机器翻译中，这受到了产业界和科研界的广泛关注。深度学习基于端到端学习方式，具有如下的特点。

\noindent\hspace{2em}第一、端到端学习不依赖于过多的先验假设。在设计统计模型时，或多或少会对问题进行假设。比如短语统计机器翻译模型就基于这样的假设：源语言的短语都能翻译成目标语言的短语。假设既有优点也有缺点。一方面假设越多模型受到的限制也越多；另一方面如果假设是正确的，模型可以快速地达到预期的效果；但如果假设错误或者存在偏差，那么模型就达不到理想的状态。深度学习的端到端学习不依赖于任何先验知识，省略了手工设计功能和中间表示方式，这间接地增大了它的表示能力。

\noindent\hspace{2em}第二、神经网络的连续空间模型有更强的表示能力。深度学习把传统的基于离散化的表示变成了连续空间模型。换言之，用嵌入或分布式表示代替了字符的表示方法，但最关键的还是它用连续空间模型表示离散的事件。

\noindent\hspace{2em}第三、深度网络学习算法的发展和GPU等并行计算模型为训练大规模神经网路提供了可能。

\noindent\hspace{2em}时至今日，神经机器翻译已经成为新的范式，大有全面替代统计机器翻译之势。如图\ref{figureC1.6}所示，其中左图是WMT19全球机器翻译比赛的参赛队伍的截图，图中的队伍基本全是使用深度学习完成机器翻译的建模的。神经机器翻译模型的框架如图\ref{figureC1.6}右图所示。

%----------------------------------------------
% 图1.6
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.19]{./Chapter1/pictures/wmt-participation.jpg}
\includegraphics[scale=0.16]{./Chapter1/pictures/encdec.jpg}
    \caption{左图是WMT19参赛队伍，右图是“编码器-解码器”框架}
    \label{figureC1.6}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\section{基本方法}\index{Chapter1.3}

\subsection{基于规则的机器翻译}\index{Chapter1.3.1}

\noindent\hspace{2em}基于规则的机器翻译的思想第一次出现是在上世纪70年代。它的主要思想是以词典和（人工书写的）规则库构成知识源，用一系列规则的组合完成翻译。

\noindent\hspace{2em}如图\ref{figureC1.7}所示，表示的是利用一个简单的汉译英规则库完成对句子 “我 对 你 感到 满意”进行翻译。当翻译“我”时，从规则库中找到规则1，该规则意思是遇到单词“我”就翻译为”I”；类似的，当从规则库中找到规则4，意味着需要进行调序，即将单词“you”放到 “be satisfied with”后面。我们可以看到基于规则的机器翻译系统对待翻译的句子进行匹配和调序。它的核心思想是将人类的翻译认知用一系列的规则写出来。

\noindent\hspace{2em}基于规则的机器翻译有如下问题。第一、指定规则需要消耗大量人力资源，第二、指定的规则是否可以涵盖所有的语言现象，然而实现全覆盖也并不现实。

%----------------------------------------------
% 图1.7
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.8]{./Chapter1/pictures/figure12.pdf}
    \caption{基于规则的机器翻译的示例图1. 左侧是规则库2.右侧是匹配结构}
    \label{figureC1.7}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\subsection{基于实例的机器翻译}\index{Chapter1.3.2}

\noindent\hspace{2em}基于实例的机器翻译于上世纪80年代中期提出。其基本思想是在双语句库中找到与待翻译句子相似的实例，之后对实例的译文进行必要修改，如替换、增加、删除等一系列操作，从而得到最终译文。

\noindent\hspace{2em}如图\ref{figureC1.8}所示，表示的是利用简单的翻译实例库与翻译词典完成对句子“我 对 你 感到 满意”的翻译。首先，在翻译实例库进行比较，根据相似度大小找到相似的实例“我 对 他 感到 高兴”。然后，标记实例中不匹配的部分，即“你”和“他”，“满意”和“高兴”。再查询翻译词典得到词“你”和“满意”对应的翻译结果“you”和“satisfied”，用这两个词分别替换实例中的“him”和“happy”，从而得到最终译文。

\noindent\hspace{2em}基于实例的机器翻译有如下问题。第一、对实例的精确度有较高要求，第二、实例维护较为困难。

%----------------------------------------------
% 图1.8
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.8]{./Chapter1/pictures/figure13.pdf}
    \caption{基于实例的机器翻译的示例图1.左侧是翻译实例库、翻译词典\\2.右侧是匹配结构}
    \label{figureC1.8}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\subsection{统计机器翻译}\index{Chapter1.3.3}

\noindent\hspace{2em}统计机器翻译兴起于上世纪90年代，可分为基于词、短语和句法三种模型。它利用统计模型从单/双语语料中自动学习翻译知识，即使用单语语料训练语言模型，双语平行语料训练翻译模型，不需要人工编写规则。之后根据这些学习到的翻译知识结合其他特征对新句子进行翻译。

\noindent\hspace{2em}如图\ref{figureC1.9}所示，翻译模型从双语平行语料中学习翻译知识，得到短语表，指示可能的翻译词汇及其概率，来衡量翻译结果的可能性。语言模型从单语语料中学习翻译知识，得到当前序列下一个词汇的概率，来衡量目标语言序列的语法、词序等的正确性。将这两种模型结合起来，组成翻译引擎，来枚举所有翻译假设并计算对应的可能性，最后将概率最大的翻译假设作为翻译结果输出。

\noindent\hspace{2em}统计机器翻译有如下问题。第一，数据稀疏问题严重，当语料缺乏或语料的覆盖面不够全的时候，容易出现无法统计出需要的语言知识的情况。第二，模型中所包含句法、语义成分较低，因而在处理句法差别较大的语言对，例如中文-英文时将遇到问题。第三，翻译知识来自大数据的自动训练，以何种方式加入专家知识也是一个问题。

%----------------------------------------------
% 图1.9
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.8]{./Chapter1/pictures/figure14.pdf}
    \caption{{统计机器翻译的示例图1.左侧是语料资源2.中间是翻译模型与语言模型\\3.右侧是翻译假设与翻译引擎}}
    \label{figureC1.9}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\subsection{神经机器翻译}\index{Chapter1.3.4}

\noindent\hspace{2em}神经机器翻译从2014年开始兴起，凭借其优越的性能，短短几年内已经在大部分任务上取代了统计机器翻译。神经机器翻译中字符串被表示成实数向量，即词向量，而翻译则被看作一个序列到另一个序列的转化。序列到序列的过程由编码器-解码器（encoder-decoder）网络计算，编码器把源语言序列进行编码，并提取源语言中信息，通过解码器再把这种信息转换到另一种语言即目标语言中来，整个过程不需要依赖人工先验知识或者语言学规则。

\noindent\hspace{2em}如图\ref{figureC2.0}所示，源语言序列“我 对 你 感到 满意”被表示成实数向量输入编码器，经过多层神经网络编码输出一个新的高维向量表示，即图中的向量（0.2，-1，6，5，0.7，-2）。再将此中间向量表示输入解码器中，重新解码翻译成目标语言序列。其中，目标语言序列的生成是逐词进行的，产生某个词的时候依赖之前生成的目标语言的历史信息，直到产生句子结束符EOS。

\noindent\hspace{2em}神经机器翻译有以下问题。第一，虽然人们可以设计和调整网络结构，去优化系统，提高质量，但结果的可解释性存在问题，缺乏更深入的理解。第二，神经网络存在数据稀疏问题，相较于统计机器翻译，神经网络对数据量更加敏感。第三，如何将更多丰富的知识，如统计机器翻译长期以来的研究思想与成果，引入神经翻译模型是神经机器翻译未来的挑战。

%----------------------------------------------
% 图2.0
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=0.8]{./Chapter1/pictures/figure15.pdf}
    \caption{神经机器翻译的示例图1.左侧是编码器-解码器网络2.右侧是编码器示例网络}
    \label{figureC2.0}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\section{翻译质量评价}\index{Chapter1.4}

\noindent\hspace{2em}机器翻译质量的评价对于机器翻译的发展具有至关重要的意义，可以说机器翻译的进步源于翻译质量的评价。对于研究人员来说，评价的结果可以用于指导机器翻译不断进步修正，找到最具潜力的技术发展方向，同时对于用户来说，一个权威的翻译质量评价指标可以帮助其选择更优秀的机器翻译系统。

\subsection{人工评价}\index{Chapter1.4.1}

\noindent\hspace{2em}人工评价即为，由机器得到翻译结果后，由专家根据翻译的结果进行评估翻译结果的质量。一般会根据句子的准确度和流利度对其进行打分。能够准确评定出句子是否准确翻译出原文的意思和句子是否通顺。在针对一个句子进行评定时，一般由多个专家匿名打分后进行综合评定。人工评价是最能准确反映句子翻译质量的评价方式，但是其缺点也是十分明显的，需要耗费巨大的人力物力，已经评价的周期长，不能及时得到有效的反馈。

\subsection{自动评价}\index{Chapter1.4.2}

\noindent\hspace{2em}由于人工评价费事费力，所以对机器翻译的结果进行评估时，通常采用自动评价的方式。自动评价的方式又包括有参考译文的自动评价和无参考译文的自动评价。其中现在普遍使用的有参考译文的评价方式是通过BLEU值进行评价，而无参考译文的评价则是通过神经网络训练一个翻译质量评价模型。

\noindent\hspace{2em}（一） BLEU评价

\noindent\hspace{2em}目前最被广为接受的，在有参考译文的情况下评价机器翻译质量的指标是使用BLEU值进行评价。BLEU是Bilingual Evaluation understudy的缩写，最早由IBM在2002年提出。通过采用n-gram匹配的方式，评定机器翻译结果和参考译文之间的相似度，即机器翻译的结果越接近人工翻译我们就认定它的质量越好。N-gram是指n个单词长度的词组组合。BLEU评测经过不断地改进，包括引入多元精度，和短句惩罚后，现在已经具有一定的科学性，BLEU值得高低已经能在一定程度上代表了翻译质量的好坏，同时因为它操作便捷，快速，不需要专家人员参与，因此成为了目前最主流的机器翻译质量评价方法。但是BLEU评价也并不是完美的，它需要依赖参考译文，不同的参考译文，可能得到不同的分数，同时BLEU评价只是单纯的从匹配度的角度思考翻译质量的好坏，并没有真正考虑句子的语义是否翻译正确。

\noindent\hspace{2em}（二）神经网络评价

\noindent\hspace{2em}在有参考译文的情况下，BLEU值可以衡量翻译质量的好坏，但是有时，面对翻译系统给出的结果，并没有参考译文以为可以参考和对照，这时就需要使用神经网络的方式进行评估。目前主流的通过神经网络评估机器翻译质量的系统主要分为词级评估和句子级评估。词级评估就是使用神经网络对翻译结果的每个单词翻译的质量和词间是否有漏译标记一个OK/BAD标签句子级别评估即与BLEU评估类似，神经网络参考源语言对翻译结果打一个分数，也就是常说的分数，代表着当前句子的翻译质量。常用的进行翻译质量评估任务的网络模型有一个特征提取器和评估器组成。虽然目前来说，这种方式能够摆脱评估时对参考译文的限制，但是目前来说由于翻译质量评估相关的数据还是十分稀缺的，大大限制了翻译质量评估模型的性能。

\section{机器翻译的应用}\index{Chapter1.5}

\noindent\hspace{2em}（一）专利翻译

\noindent\hspace{2em}机器翻译虽然还无法达到和人类媲美的水平，但是在人类实际生产生活的某些场景中，机器翻译仍然具有很高的应用价值，尤其是在专利翻译中。为了使得知识产权能够得到国际上的保护，需要将专利对应于相应国家的语言进行翻译，以往这种翻译工作通常由人工来完成。由于专利翻译质量要求较高，需要准确翻译相关术语，因此要求翻译人员具有相关背景知识，这导致译员资源稀缺，而随着专利申请周期的缩短，对专利翻译的时效性同时提出了要求。近几年国内专利申请数不断增加，每年大约有几百万的专利申请，这给翻译人员带来很大的负担，无法仅仅使用人工的方式完成专利翻译的任务。相比于人工翻译，机器翻译可以在短时间内完成大量的专利翻译，同时结合术语词典和人工校对等方式，可以保证专利的翻译质量，满足专利翻译的需求。因此，机器翻译在专利翻译中应用十分广泛，大大缩减了时间和经济成本。

\noindent\hspace{2em}（二）网络环境海量数据的翻译

\noindent\hspace{2em}进入信息爆炸的时代之后，互联网上的海量的数据随处可得，然而由于国家和地区语言的不同，网络上的数据也呈现出多语言的特性。多语言的特性使得人们在遇到包含不熟悉的或者不掌握的语言的网页时，无法及时有效地获取其中的信息，阻碍了人们获取信息的过程。因此，对不同语言的网页进行翻译是必不可少的一步。由于网络上网页的数量数不胜数，依靠人工的方式是不确切实际的，相反，翻译质量欠佳但相应速度快的机器翻译十分适合这个任务。目前，市场上有很多浏览器提供网页翻译的服务，极大地方便了人们从网络上获取信息的过程，用户体验十分良好。

\noindent\hspace{2em}（三）翻译结果后编辑

\noindent\hspace{2em}翻译结果后编辑是指在机器翻译的结果之上，通过少量的人工编辑来进一步进行完善，从而保证翻译结果达到预期翻译质量的水平，如图\ref{figureC2.1}所示。在传统的人工翻译过程中，翻译人员完全依靠人工的方式进行翻译，这虽然保证了翻译质量，但是效率十分低下，时间成本高，相对应的，机器翻译具有速度快和成本低的优势。虽然机器翻译的质量在俚语、双关语等方面存在一定缺陷，但是目前机器翻译的质量已经可以很大程度上减小翻译人员的工作量，翻译人员可以在机器翻译的辅助下，花费相对较小的代价来完成翻译过程，这种方式在保证翻译质量的基础上，加快了翻译的速度，同时减少了人工代价。

%----------------------------------------------
% 图1.11
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=1]{./Chapter1/pictures/hands.jpg}
    \caption{}
    \label{figureC1.11}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\noindent\hspace{2em}（四）全球化

\noindent\hspace{2em}在经济全球化的今天，人们或多或少地会遇到一些跨语言阅读和交流的情况，比如阅读进口产品的说明书，跨国公司之间的邮件交流等等（图\ref{figureC2.2}）。相比于成本较高的人工翻译，机器翻译往往是人们的第一选择，一方面是因为机器翻译速度快、成本低并且使用方便，另一方面也是因为随着神经机器翻译的迅速发展，机器翻译的质量已经达到人们可以接受的程度。因此，在一些质量要求不高的场景，机器翻译为人们提供了一个最好的选择。

%----------------------------------------------
% 图1.12
\begin{figure}[htp]
    \centering
\includegraphics[scale=1]{./Chapter1/pictures/people.jpg}
    \caption{}
    \label{figureC1.12}
\end{figure}
%-------------------------------------------

\noindent\hspace{2em}（五）中国传统文化的翻译

\noindent\hspace{2em}中国几千年的历史留下了极为宝贵的文化遗产，而其中，文言文作为古代书面语，具有言文分离、行文简练的特点，易于流传。由于其言文分离的特点，使得文言文和现在的标准汉语具有一定的区别，为了更好发扬中国传统文化，需要对文言文进行翻译。而文言文古奥难懂，需要人们具备一定的文言文知识背景，否则很难准确翻译，机器翻译技术可以帮助人们快速完成文言文的翻译，有益于传统文化的传播。除此之外，机器翻译技术同样可以用于古诗生成和对联生成等任务，促进传统文化的发展。

\section{其他内容}\index{Chapter1.6}

\subsection{学习材料}\index{Chapter1.6.1}

\noindent\hspace{2em}推荐教材《Statistical Machine Translation》，其作者是SMT有名的学者Philipp Koehn。该书是机器翻译领域内的经典之作，内容全面，被很多欧美高校和机器翻译的研究者使用。书中讲解了必要的语言学和概率论基础知识，涵盖了机器翻译的主要模型：基于词的、基于短语的和基于句法树的模型，还介绍了机器翻译评测、语言建模、区分式训练以及整合语言学标注的高级方法。

\noindent\hspace{2em}http://www.statmt.org是一个介绍机器翻译研究的网站，该网站包含了对统计机器翻译研究的一些介绍资料，一些自然语言处理的会议和workshop，常用工具以及语料库。

\noindent\hspace{2em}http://www.mt-archive.info与https://www.aclweb.org/anthology介绍机器翻译和自然语言处理的论文。

\noindent\hspace{2em}关于自然语言处理领域的一些重要的会议，比如：ACL、NAACL、EMNLP、\\COLING、WMT、AMTA。

\subsection{开源项目与评测}\index{Chapter1.6.2}

\noindent\hspace{2em}机器翻译的发展主要可以归功于两个重要方面的推动：开源系统和评测。对于开源系统，Moses工具集对于从事机器翻译研究的人基本都知道，其由Philipp Koehn带领团队开发，历史较长、性能优良、功能最全面；Niutrans工具集由东北大学自然语言处理实验室开发，其模型完整、性能稳定、简单易用，对于中文任务支持较好；此外还有一些比较优秀的开源SMT系统：Silkroad、Joshua、cdec、Phrasal、\\HiFST、Jane等。以上工具集主要针对于SMT，对于NMT的开源系统，主要有\\Tensor2Tensor,最新的基于深度学习的系统，支持Transformer等模型，底层使用\\Tensorflow，功能强大；还有由Facebook研发的Fairseq系统，基于Pytorch实现，简单易用。\\https://github.com/NiuTrans/MT-paper-lists提供了更多开源系统的信息。

\noindent\hspace{2em}对于评测任务，主要有以下几种：1.NIST评测，由美国国家标准与技术局举办，其历史悠久，影响力大，翻译任务多，难度大，数据使用广泛，其官网为https://www.nist.gov/programs-projects/machine-translation；2.CWMT评测，19年更名为CCMT，是由国内中文信息学会举办，近年来发展迅速，翻译语言对丰富，官网为http://nlp.ict.ac.cn/eval.php；3.WMT评测，由ACL协会举办，主要针对于欧洲语系的翻译，包括新闻领域，生物医药领域，多语言，鲁棒性，质量评估等任务，数据可以免费下载，官网为http://www.statmt.org/wmt14/；4.IWSLT评测，由ACL协会举办，主要关注口语领域的翻译评测，包括同声传译，多模态等任务，其官网为https://wit3.fbk.eu/；5.NTCIR PatentMt评测，由日本国立情报学研究所举办，主要是一个专利领域翻译评测，官网为http://ntcir.nii.ac.jp/PatentMT-2/。

\noindent\hspace{2em}实验数据均可以从评测网站上下载,此外目前研究的绝大多数数据都可以从LDC（Linguistic Data Consortium）上下载，网址为https://www.ldc.upenn.edu/；\\ELRA（European Language Resources Association）上也有一些免费的语料库供研究使用，其官网为http://www.elra.info/。