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Chapter18/Figures/figure-comparison-of-incremental-model-optimization-methods.tex
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% ,minimum height =1em,minimum width=2em
\tikzstyle{model} = [draw,black,very thick,inner sep=3.5pt,rounded corners=4pt,fill=blue!20,minimum width=4em,minimum height=1.5em,font=\footnotesize]
\tikzstyle{data} = [draw,black,very thick,inner sep=3.5pt,rounded corners=4pt,fill=green!20,minimum width=4em,minimum height=1.5em,font=\footnotesize]
\tikzstyle{data2} = [draw,black,very thick,inner sep=3.5pt,rounded corners=4pt,minimum width=2em,minimum height=1.5em,font=\footnotesize]
\tikzstyle{word} = [inner sep=3.5pt,font=\footnotesize]
\node[data] (old) at (0,0) {旧数据};
\node[data] (new) at ([xshift=3em]old.east) {新数据};
\node[data2,fill=green!60] (old) at (0,0) {};
\node[data2,fill=green!20] (old2) at ([xshift=0.9em]old.east) {};
\node[word] at (0.1,0.5) {旧数据};
\node[data] (new) at ([xshift=3em]old2.east) {新数据};
\node[data] (all) at ([xshift=2.55em,yshift=-4em]old.south) {最终数据};
\node[model] (final_model) at ([xshift=0em,yshift=-4em]all.south) {最终模型};
\draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]old.south) .. controls +(south:2.5em) and +(north:2.5em) .. ([xshift=-0.2em,yshift=0.2em]all.north);
\draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]old2.south) .. controls +(south:2.5em) and +(north:2.5em) .. ([xshift=-0.2em,yshift=0.2em]all.north);
\draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]new.south) .. controls +(south:2.5em) and +(north:2.5em) .. ([xshift=0.2em,yshift=0.2em]all.north);
\draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]all.south) -- ([yshift=0.2em]final_model.north)node[pos=0.5,right,align=center,font=\footnotesize] {训练};
\node[word] at ([yshift=-2em]final_model.south){（a）数据混合};
\begin{pgfonlayer}{background}
\node [rectangle,inner sep=0.5em,rounded corners=1pt,minimum width=4.5em,minimum height=3.2em,draw=red!50,dotted,very thick] at (0.37,0.15) {};
\end{pgfonlayer}
\end{scope}
\end{tikzpicture}
&
......
Chapter18/chapter18.tex
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\item 机器翻译模型很脆弱。实验环境下，给定翻译任务，甚至给定训练和测试数据，机器翻译模型可以表现得很好。但是，应用场景是不断变化的。经常会出现训练数据缺乏、应用领域与训练数据不匹配、用户的测试方法与开发者不同等等一系列问题。特别是，对于不同的任务，神经机器翻译模型需要进行非常细致的调整，理想中“一套包打天下”的模型和设置是不存在的。这些都导致一个结果：直接使用既有机器翻译模型很难满足不断变化的应用需求。
\vspace{0.5em}
\item 机器翻译缺少针对场景的应用技术。目前为止，机器翻译的研究进展已经为我们提供很好的机器翻译基础模型。但是，用户并不是简单的与这些模型“打交道”，他们更加关注如何解决自身的业务需求，例如，机器翻译应用的交互方式、系统是否可以自己预估翻译可信度等等。甚至，在某些场景中，用户对翻译模型的体积和速度都有非常严格的要求。
\item 机器翻译缺少针对场景的应用技术。目前为止，机器翻译的研究进展已经为我们提供很好的机器翻译基础模型。但是，用户并不是简单的与这些模型“打交道”，他们更加关注如何解决自身的业务需求，例如，机器翻译应用的交互方式、系统是否可以自己预估翻译可信度等等。甚至，在某些场景中，用户对翻译模型占用的存储空间和运行速度都有非常严格的要求。
\vspace{0.5em}
\item 优秀系统的研发需要长时间的打磨。工程打磨也是研发优秀机器翻译系统的必备条件，有些时候甚至是决定性的。从科学研究的角度看，我们需要对更本质的科学问题进行探索，而非简单的工程开发与调试。但是，对一个初级的系统进行研究往往会掩盖掉“真正的问题”，因为很多问题在更优秀的系统中并不存在。
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\parinterval 需要注意的是，理想状态下，系统使用者会希望系统看到少量句子就可以很好地解决一类翻译问题，即：进行真正的小样本学习。但是，现实的情况是，现在的机器翻译系统还无法很好的做到“举一反三”。增量训练也需要专业人士完成才能得到相对较好的效果。
\parinterval 另一个实际的问题是，当应用场景没有双语句对时是否可以优化系统？这个问题在{\chaptersixteen}的领域适应部分进行了一些讨论。一般来说，如果目标任务没有双语数据，仍然可以使用单语数据进行优化。常用的方法有数据增强、基于语言模型的方法等。具体方法可以参考{\chaptersixteen}的内容。
\parinterval 另一个实际的问题是，当应用场景没有双语句对时是否可以优化系统？这个问题在{\chaptersixteen}的低资源翻译部分进行了一些讨论。一般来说，如果目标任务没有双语数据，仍然可以使用单语数据进行优化。常用的方法有数据增强、基于语言模型的方法等。具体方法可以参考{\chaptersixteen}的内容。
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% NEW SECTION
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\parinterval 交互式机器翻译的大致流程如下：机器翻译系统根据用户输入的源语言句子预测出可能的译文交给用户，然后用户在现有翻译的基础上进行接受、修改或者删除等操作，然后翻译系统根据用户的反馈信息再次生成比前一次更好的翻译并提交给用户。以此循环，直到得到最终的译文。
\parinterval 图\ref{fig:18-2}给出了一个使用TranSmart系统\footnote{\url{ https://transmart.qq.com/index}}进行交互式机器翻译的例子，在这里要将一个汉语句子“疼痛/也/可能/会在/夜间/使/你/醒来。”翻译成英语“The pain may also wake you up during the night .”。在开始交互之前，系统首先推荐一个可能的译文“The pain may also wake you up at night .”。在第一次交互中，用户将单词at替换成during，然后系统根据用户修改后的译文立即给出新的译文候选，提供给用户选择。循环往复，直到用户接受了系统当前推荐的译文。
\parinterval 图\ref{fig:18-2}给出了一个使用TranSmart系统\footnote{\url{https://transmart.qq.com/index}}进行交互式机器翻译的例子，在这里要将一个汉语句子“疼痛/也/可能/会在/夜间/使/你/醒来。”翻译成英语“Pain may also wake you up during the night .”。在开始交互之前，系统首先推荐一个可能的译文“Pain may also wake you up at night .”。在第一次交互中，用户将单词at替换成during，然后系统根据用户修改后的译文立即给出新的译文候选，提供给用户选择。循环往复，直到用户接受了系统当前推荐的译文。
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\begin{figure}[htp]
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\section{翻译结果可干预性}
\parinterval 交互式机器翻译体现了一种用户的行为“干预”机器翻译结果的思想。实际上，在机器翻译出现错误时，人们总是希望用一种直接有效的方式“改变”译文，最短时间内达到改善翻译质量的目的。比如，如果机器翻译系统可以输出多个候选译文，用户可以在其中挑选最好的译文进行输出。也就是，人为干预了译文候选的排序过程。另一个例子是{\small\bfnew{翻译记忆}}\index{翻译记忆}（Translation Memory\index{Translation Memory}）。翻译记忆记录了高质量的源语言-目标语言句对，有时也可以被看作是一种先验知识或“记忆”。因此，当进行机器翻译时，使用翻译记忆指导翻译过程也可以被看作是一种干预手段\upcite{DBLP:conf/acl/WangZS13,DBLP:conf/aaai/XiaHLS19}。
\parinterval 交互式机器翻译体现了一种用户的行为“干预”机器翻译结果的思想。实际上，在机器翻译出现错误时，人们总是希望用一种直接有效的方式“改变”译文，最短时间内达到改善翻译质量的目的。比如，如果机器翻译系统可以输出多个候选译文，用户可以在其中挑选最好的译文进行输出。也就是，人为干预了译文候选的排序过程。另一个例子是{\small\bfnew{翻译记忆}}\index{翻译记忆}（Translation Memory,TM\index{Translation Memory}）。翻译记忆记录了高质量的源语言-目标语言句对，有时也可以被看作是一种先验知识或“记忆”。因此，当进行机器翻译时，使用翻译记忆指导翻译过程也可以被看作是一种干预手段\upcite{DBLP:conf/acl/WangZS13,DBLP:conf/aaai/XiaHLS19}。
\parinterval 虽然干预机器翻译系统的方式很多，最常用的还是对源语言特定片段翻译的干预，以期望最终句子的译文满足某些约束。这个问题也被称作{\small\bfnew{基于约束的翻译}}\index{基于约束的翻译} （Constraint-based Translation\index{Constraint-based Translation}）。比如，在翻译网页时，需要保持译文中的网页标签与源文一致。另一个典型例子是术语翻译。在实际应用中，经常会遇到公司名称、品牌名称、产品名称等专有名词和行业术语，以及不同含义的缩写，比如，对于“小牛翻译”这个专有名词，不同的机器翻译系统给出的结果不一样:“Maverick translation”、“Calf translation”、“The mavericks translation”等等，而它正确的翻译应该为“NiuTrans”。 对于这些类似的特殊词汇，机器翻译引擎很难翻译得准确。一方面，因为模型大多是在通用数据集上训练出来的，并不能保证数据集能涵盖所有的语言现象。另一方面，即使是这些术语在训练数据中出现，它们通常也是低频的，模型不容易捕捉它们的规律。为了保证翻译的准确性，对术语翻译进行干预是十分有必要的，这对领域适应等问题的求解也是非常有意义的。
\parinterval 虽然干预机器翻译系统的方式很多，最常用的还是对源语言特定片段翻译的干预，以期望最终句子的译文满足某些约束。这个问题也被称作{\small\bfnew{基于约束的翻译}}\index{基于约束的翻译} （Constraint-based Translation\index{Constraint-based Translation}）。比如，在翻译网页时，需要保持译文中的网页标签与源文一致。另一个典型例子是术语翻译。在实际应用中，经常会遇到公司名称、品牌名称、产品名称等专有名词和行业术语，以及不同含义的缩写，比如，对于“小牛翻译”这个专有名词，不同的机器翻译系统给出的结果不一样:“Maverick translation”、“Calf translation”、“The mavericks translation”等等，而它正确的翻译应该为“NiuTrans”。 对于这些类似的特殊词汇，机器翻译引擎很难翻译得准确。一方面，因为模型大多是在通用数据集上训练出来的，并不能保证数据集能涵盖所有的语言现象。另一方面，即使是这些术语在训练数据中出现，它们通常也是低频的，模型不容易捕捉它们的规律。为了保证翻译的准确性，对术语翻译进行干预是十分有必要的，对领域适应等问题的求解也是非常有意义的。
\parinterval 就{\small\bfnew 词汇约束翻译}\index{词汇约束翻译}（Lexically Constrained Translation）\index{Lexically Constrained Translation}而言，在不干预的情况下让模型直接翻译出正确术语是很难的，因为术语的译文很可能是未登录词，因此必须人为提供额外的术语词典，那么我们的目标就是让模型的翻译输出遵守用户提供的术语约束。这个过程如图\ref{fig:18-3}所示。
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\section{小设备机器翻译}
\parinterval 在机器翻译研究中，一般会假设计算资源是充足的。但是，在很多应用场景中，机器翻译使用的计算资源非常有限，比如，一些离线设备上没有GPU处理器，而且CPU的处理能力也很弱，甚至内存也非常有限。这时，让模型变得更小、系统变得更快就成为了重要的需求。
\parinterval 在机器翻译研究中，一般会假设计算资源是充足的。但是，在很多应用场景中，机器翻译使用的计算资源非常有限，比如，一些离线设备上没有GPU，而且CPU的处理能力也很弱，甚至内存也非常有限。这时，让模型变得更小、系统变得更快就成为了重要的需求。
\parinterval 本书中已经讨论了大量的可用于小设备上的机器翻译技术方法，例如：
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\parinterval 另外，在很多系统中，机器翻译模块并不是单独执行，而是与其它的模块并发执行。这时，由于多个计算密集型任务存在竞争，处理器要进行更多的上下文切换，会造成程序变慢。比如，机器翻译和语音识别两个模块一起运行时{\footnote{在一些语音翻译场景中，由于采用了语音识别和翻译异步执行的方式，两个程序可能会并发。}}，机器翻译的速度会有较明显的下降。对于这种情况，需要设计更好的调度机制。因此在一些同时具有CPU和GPU的设备上，可以考虑合理调度CPU和GPU的资源，增加两种设备可并行处理的内容，避免在某个处理器上的拥塞。
\parinterval 除了运行速度，模型过大也是限制其在小设备上运行的因素。在模型体积上，神经机器翻译模型具有天然的优势。因此，在对模型规模有苛刻要求的场景中，神经机器翻译是不二的选择。另外通过量化、剪枝、参数共享等方式，还可以将模型压缩一个数量级以上。
\parinterval 除了运行速度，模型过大也是限制其在小设备上运行的因素。在模型体积上，神经机器翻译模型具有天然的优势。因此，在对模型规模有苛刻要求的场景中，神经机器翻译是不二的选择。另外通过量化、剪枝、参数共享等方式，可以将模型大幅度压缩。
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% NEW SECTION
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\item 对于多语言翻译的场景，使用多语言单模型翻译系统是一种很好的选择（{\chaptersixteen}）。当多个语种的数据量有限、使用频度不高时，这种方法可以很有效地解决翻译需求中的长尾部分。例如，一些线上机器翻译服务已经支持超过100种语言的翻译，其中大部分语言之间的翻译需求是相对低频的，因此使用同一个模型进行翻译可以大大节约部署和运维的成本。
\vspace{0.5em}
\item 使用基于中介语言的翻译也可以有效的解决多语言翻译问题（{\chaptersixteen}）。这种方法同时适合统计机器翻译和神经机器翻译，因此很早就使用在大规模机器翻译部署中。
\item 使用基于枢轴语言的翻译也可以有效的解决多语言翻译问题（{\chaptersixteen}）。这种方法同时适合统计机器翻译和神经机器翻译，因此很早就使用在大规模机器翻译部署中。
\vspace{0.5em}
\item GPU部署中，由于GPU成本较高，因此可以考虑在单GPU设备上部署多套不同的系统。如果这些系统之间的并发不频繁，翻译延时不会有明显增加。这种多个模型共享一个设备的方法比较适合翻译请求相对低频但是翻译任务又很多样的情况。
\item GPU部署中，由于GPU成本较高，因此可以考虑在单个GPU设备上部署多套不同的系统。如果这些系统之间的并发不频繁，翻译延时不会有明显增加。这种多个模型共享一个设备的方法比较适合翻译请求相对低频但是翻译任务又很多样的情况。
\vspace{0.5em}
\item 机器翻译大规模GPU部署对显存的使用也很严格。由于GPU显存较为有限，因此模型运行的显存消耗也是需要考虑的。一般来说，除了模型压缩和结构优化之外（{\chapterfourteen}和{\chapterfifteen}），也需要对模型的显存分配和使用进行单独的优化。例如，使用显存池来缓解频繁申请和释放显存空间造成的延时。另外，也可以尽可能让同一个显存块保存生命期不重叠的数据，避免重复开辟新的存储空间。图\ref{fig:18-4}展示了一个显存复用的示例。
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\parinterval （一）网页翻译
\parinterval 进入信息爆炸的时代之后，互联网上海量的数据随处可得，然而由于不同国家和地区语言的差异，网络上的数据也呈现出多语言的特性。当人们在遇到包含不熟悉语言的网页时，无法及时有效地获取其中的信息。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，依靠人工对网页进行翻译是不切实际的，相反，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，极大地降低了人们从网络上获取不同语言信息的难度。
\parinterval 进入信息爆炸的时代之后，互联网上海量的数据随处可得，然而由于不同国家和地区语言的差异，网络上的数据也呈现出多语言的特性。当人们在遇到包含不熟悉语言的网页时，无法及时有效地获取其中的信息。因此，对不同语言的网页进行翻译是必不可少的一步。由于网络上的网页数不胜数，依靠人工对网页进行翻译是不切实际的，相反，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，极大地降低了人们从网络上获取不同语言信息的难度。
\parinterval （二）科技文献翻译
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\parinterval （五）同声传译
\parinterval 在一些国际会议中，与会者来自许多不同的国家，为了保证会议的流畅，通常需要专业翻译人员进行同声传译。同声传译需要在不打断演讲的同时，不间断地将讲话内容进行口译，对翻译人员的要求极高。现在，一些会议开始采用语音识别来将语音转换成文本，同时使用机器翻译技术进行翻译的方式，达到同步翻译的目的。这项技术已经得到了多个企业的关注，并在很多重要会议上进行尝试，取得了很好的反响。不过同声传译达到真正的使用还需一定时间的打磨，特别是会议场景下，准确进行语音识别和翻译仍然具有挑战性。
\parinterval 在一些国际会议中，与会者来自许多不同的国家，为了保证会议的流畅，通常需要专业翻译人员进行同声传译。同声传译需要在不打断演讲的同时，不间断地将讲话内容进行口译，对翻译人员的要求极高。现在，一些会议开始采用语音识别来将语音转换成文本，同时使用机器翻译技术进行翻译的方式，达到同步翻译的目的。这项技术已经得到了多个企业的关注，并在很多重要会议上进行尝试，取得了很好的反响。不过同声传译达到可以真正使用的程度还需一定时间的打磨，特别是会议场景下，准确进行语音识别和翻译仍然具有挑战性。
\parinterval （六）中国传统语言文化的翻译
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ChapterAppend/chapterappend.tex
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\vspace{0.5em}
\item Joshua。Joshua\upcite{Li2010Joshua}是由约翰霍普金斯大学的语言和语音处理中心开发的层次短语翻译系统。由于Joshua是由Java语言开发，所以它在不同的平台上运行或开发时具有良好的可扩展性和可移植性。Joshua也是使用非常广泛的开源机器翻译系统之一。网址：\url{https://cwiki.apache.org/confluence/display/JOSHUA/}
\vspace{0.5em}
\item SilkRoad。SilkRoad是由五个国内机构（中科院计算所、中科院软件所、中科院自动化所、厦门大学和哈尔滨工业大学）联合开发的基于短语的统计机器翻译系统。该系统是中国乃至亚洲地区第一个开源的统计机器翻译系统。SilkRoad支持多种解码器和规则提取模块，这样可以组合成不同的系统，提供多样的选择。网址：\url{http://www.nlp.org.cn/project/project.php?projid=14}
\item SilkRoad。SilkRoad是由五个国内机构（中科院计算所、中科院软件所、中科院自动化所、厦门大学和哈尔滨工业大学）联合开发的基于短语的统计机器翻译系统。该系统是中国乃至亚洲地区第一个开源的统计机器翻译系统。SilkRoad支持多种解码器和规则提取模块，这样可以组合成不同的系统，提供多样的选择。
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\item SAMT。SAMT\upcite{zollmann2007the}是由卡内基梅隆大学机器翻译团队开发的语法增强的统计机器翻译系统。SAMT在解码的时候使用目标树来生成翻译规则，而不严格遵守目标语言的语法。SAMT 的一个亮点是它提供了简单但高效的方式在机器翻译中使用句法信息。由于SAMT在hadoop中实现，它可受益于大数据集的分布式处理。网址：\url{http://www.cs.cmu.edu/~zollmann/samt/}
\vspace{0.5em}
......@@ -151,11 +151,11 @@
\begin{tabular}{p{1.6cm} | p{1.2cm} p{1.6cm} p{2.6cm} p{3.9cm}}
{任务} & {语种} &{领域} &{描述} &{数据集地址} \\
\hline
\rule{0pt}{15pt}WMT & En Zh& 新闻、医学 & 以英语为核心的多& {http://www.statmt.org/wmt19/} \\
& De Ru等 & 、翻译 & 语种机器翻译数据 & \\
\rule{0pt}{15pt}WMT & En-Zh& 新闻、医学 & 以英语为核心的多& {http://www.statmt.org/wmt19/} \\
& En-De等 & 、翻译 & 语种机器翻译数据 & \\
& & & 集，涉及多种任务 & \\
\rule{0pt}{15pt}IWSLT & En De Fr & 口语翻译 & 文本翻译数据集来 & {https://wit3.fbk.eu/} \\
& Cs Zh等 & &自TED演讲，数 & \\
\rule{0pt}{15pt}IWSLT & En-De& 口语翻译 & 文本翻译数据集来 & {https://wit3.fbk.eu/} \\
& En-Zh等 & &自TED演讲，数 & \\
& & & 据规模较小 & \\
\rule{0pt}{15pt}NIST & Zh-En等 & 新闻翻译 & 评测集包括4句参 & {https://www.ldc.upenn.edu/coll} \\
& Cs Zh等 & & 考译文，质量较高 & aborations/evaluations/nist \\
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ChapterPostscript/postscript.tex
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%\section{随笔}
\parinterval 自从计算机诞生开始，机器翻译即利用计算机软件技术实现不同语言自动翻译，就是人们首先想到的计算机主要应用之一。很多人说现在处于人工智能时代，是得语言者的天下，因此机器翻译也是认知智能的终极梦想之一。本书已经讨论了机器翻译的模型、方法和实现技术，这里将分享一些对机器翻译应用和未来的一些思考，有些想法不一定正确，也许需要十年之后才能验证。
\parinterval 自计算机诞生，机器翻译，即利用计算机软件技术实现不同语言自动翻译，就是人们首先想到的计算机主要应用。很多人说，人工智能时代是得语言者的天下，并将机器翻译当作认知智能的终极梦想之一。接下来，笔者将分享自己对机器翻译技术和应用的思考，有些想法不一定正确，有些想法也许需要十年或更久才能被验证。
\parinterval 简单来说，机器翻译技术应用至少可以满足三个用户需求。一是实现外文资料辅助阅读和帮助不同母语的人们进行无障碍交流；二是计算机辅助翻译，帮助人工翻译降本增效；三是通过大数据分析和处理，实现对多语言文字资料（也可以是图像资料或语音资料）的加工处理，海量数据翻译对于人工翻译来说是无法完成的，机器翻译是大数据翻译的唯一有效解决方案。从上述三个需求可以看出，机器翻译和人工翻译本质上不存在严格冲突，属于两个平行轨道，两者可以和谐共存、相互帮助。对于机器翻译来说，至少有两个应用场景是其无法胜任的。第一个是要求高质量翻译结果，比如诗歌小说翻译出版；第二个是比如重要领导人讲话，轻易不允许出现低级翻译错误，否则有可能导致严重后果甚至国际纠纷。严格上来说，对译文准确性要求很高的应用 场景不可能简单采用机器翻译，必须由高水平的人工翻译参与来完成。
\parinterval 简单来说，机器翻译技术至少可以满足三种用户需求。一是实现外文资料辅助阅读，帮助不同母语的人进行无障碍交流；二是通过计算机辅助翻译，帮助人工翻译降本增效；三是通过大数据分析和处理，实现对多语言文字资料（也可以是图像资料或语音资料）的加工处理。仅凭人工，是无法完成海量数据的翻译工作的，而机器翻译是大数据翻译的唯一有效解决方案。从上述三种需求可以看出，机器翻译和人工翻译在本质上不存在冲突，两者可以和谐共存、相互帮助，处于平行轨道上。对机器翻译来说，至少有两个应用场景是其无法独立胜任的。一是对翻译结果的质量要求高的场景，如诗歌、小说的翻译出版；二是不允许出现低级实时翻译错误的场景，如翻译国家领导人讲话，此时出现低级翻译错误可能导致严重后果，甚至国际纠纷。因此，对译文准确性要求很高的应用场景不可能只采用机器翻译，必须有高水平的人工翻译参与。
\parinterval 如何构建一套好的机器翻译系统呢？假设我们需要给用户提供一套翻译品质不错的机器翻译系统，至少需要考虑三个方面：足够大规模的双语句对集合用于训练、强大的机器翻译技术和错误驱动的打磨过程。从技术应用和产业化角度来看，简单靠提出一个新的机器翻译技术，对于构建一套好的机器翻译系统来说，只能说必要条件，不是充要条件，上述三者缺一不可。
\parinterval 如何构建一套好的机器翻译系统呢？假设我们需要为用户提供一套翻译品质不错的机器翻译系统，至少需要考虑三个方面：有足够大规模的双语句对集合用于训练、有强大的机器翻译技术和错误驱动的打磨过程。从技术应用和产业化的角度看，对于构建一套好的机器翻译系统来说，上述三个方面缺一不可。仅拥有强大的机器翻译技术是必要条件，但不是充分条件。
\parinterval 然而，大部分语言对的电子化双语句对集合规模非常小，有的甚至只有一个小规模双语词典。因此资源稀缺语种机器翻译技术研究也成为学术界的研究热点，相信这个课题的突破能大大推动机器翻译技术落地应用。在2017年以前机器翻译市场规模一直很小，主要原因就是机器翻译品质不够好，就算采用最先进的神经机器翻译技术，缺乏足够大规模的双语句对集合作为训练数据，我们也是巧妇难为无米之炊。从技术研究和应用可行性角度来说，解决资源稀缺语种机器翻译问题非常有价值。通常可以从两个维度来思考，一是如何获取更多双语句对，甚至包括质量低一点的伪双语数据；二是如何利用更少样本实现高效学习，或者如何充分利用单语数据资源或者可比较数据资源来提升模型学习效果。
\parinterval 大部分语言对的电子化双语句对集合规模非常小，有的甚至只有一个小规模双语词典。因此，针对资源稀缺语种的机器翻译技术研究也成了学术界的研究热点，相信这个课题的突破能大大推动机器翻译技术落地。2017 年以前，机器翻译市场的规模很小，主要原因是机器翻译的品质不够好。就算采用最先进的神经机器翻译技术，在缺乏足够大规模的双语句对集合作为训练数据的情况下，研究人员也是巧妇难为无米之炊。从技术研究和应用可行性的角度看，解决资源稀缺语种的机器翻译问题非常有价值。解决资源稀缺语种机器翻译问题的思路，已经在{\chaptersixteen}进行了详细的介绍，本部分就不再赘述。
\parinterval 做研究可以搞单点突破，但从可实用机器翻译系统构建来说，需要多技术互补融合，以解决实际问题和改善翻译品质。比如说，业内不少研究人员提出采用知识图谱来改善机器翻译，并希望用于解决稀缺资源语种机器翻译问题；还有一些研究工作引入语言分析技术来改善机器翻译，也有的将基于规则的方法、统计机器翻译技术与神经机器翻译技术互补性融合；另外还可以引入预训练技术来改善机器翻译品质，特别是针对稀缺资源语种机器翻译等等。不仅仅限于上述这些，总体来说，这些思路都具有良好的研究价值，但是从应用角度构建可实用机器翻译系统，还需要更多考虑技术落地可行性才行。比如大规模知识图谱构建的代价和语言分析技术的精度如何，预训练技术对机器翻译帮助的上限等。
\parinterval 做研究可以搞单点突破，但从可实用的机器翻译系统构建来说，需要多技术互补融合，来解决实际问题和改善翻译品质。比如说，有的业内研究人员提出采用知识图谱来改善机器翻译模型性能，并希望用于解决稀缺资源语种机器翻译问题；有的引入语言分析技术来改善机器翻译；有的将基于规则的方法、统计机器翻译技术与神经机器翻译技术互补性融合；有的引入预训练技术来改善机器翻译品质等等。总体来说，这些思路都具有良好的研究价值，但是从应用角度来说，构建可实用的机器翻译系统，还需要考虑技术落地可行性。比如大规模知识图谱构建的代价和语言分析技术的精度如何，预训练技术对机器翻译帮助的上限等。
\parinterval 通常把基于规则的方法、统计机器翻译和神经机器翻译称之为第一、第二和第三代机器翻译技术，很自然会问第四代机器翻译会如何发展？有人说是基于知识的机器翻译技术，也有人说是无监督机器翻译技术或者新的机器翻译范式等。在讨论第四代的问题前，能否先回答一个问题？所谓新一代机器翻译技术是否应该比目前机器翻译技术的翻译品质更好？现在的问题是实验结果显示，比如拿商用的英汉汉英新闻机器翻译系统举例，经过几个亿双语句对的训练学习后，翻译品质人工评价准确率可以达到80-90\%之间，那需要回答的一个简单问题是所谓的第四代机器翻译技术准备在新闻领域翻译达到怎样的准确率呢？92\%或者93\%的数字估计无法支撑起新一代机器翻译技术的碾压性。
\parinterval 通常，我们分别将基于规则的方法、统计机器翻译和神经机器翻译称为第一、第二和第三代机器翻译技术，那么很自然地，人们会问第四代机器翻译技术将如何发展？有人说，第四代机器翻译技术会是基于知识的机器翻译技术；也有人说，是无监督机器翻译技术或者新的机器翻译范式，等等。在讨论第四代机器翻译技术这个问题之前，我们先思考一个问题：在翻译品质上，新一代机器翻译技术是否应该比目前的好？现在的问题是实验结果显示，比如拿商用的英汉汉英新闻机器翻译系统举例，经过几亿双语句对的训练学习，翻译品质人工评价的准确率可以达到80\%-90\%，那我们需要回答的一个简单问题是所谓的第四代机器翻译技术准备在新闻领域翻译达到怎样的准确率呢？只比现在高2\%或3\%个百分点，达到92\%或者93\%这一结果，估计无法获得新一代机器翻译技术这一称谓。
\parinterval 从历史发展观上来看，新一代的技术必然是存在，换句话说，第四代机器翻译技术一定会出现，只是不知道在什么时候而已。可以换个角度来讨论这个问题，神经机器翻译的红利还没有被挖尽，还存在很好的发展空间，在可预期的将来，神经机器翻译技术估计还是属于主流技术，但会产生大量变种。我们愿意把新一代机器翻译技术称之为面向具体应用场景的第四代机器翻译技术，本质上是针对不同应用条件、不同应用场景提出新一代能力更强的机器翻译技术，不是简单一个技术，而是一个技术集合，这是完全可能的。
\parinterval 从历史发展观的维度考虑，新一代的技术必然存在，换句话说，第四代机器翻译技术一定会出现，只是不知道在什么时候而已。神经机器翻译的红利还没有被挖尽，还存在很好的发展空间，在可预期的将来，神经机器翻译技术还属于主流技术，但会产生大量变种。我们愿意把新一代机器翻译技术称为面向具体应用场景的第四代机器翻译技术，它在本质上是针对不同应用条件、不同应用场景提出的能力更强的机器翻译技术。它将不是一个简单的技术，而是一个技术集合，这是完全可能的。
\parinterval 近几年神经机器翻译技术大大提升了翻译品质，推动了机器翻译产业化的快速发展。与其它深度学习技术应用一样，缺乏可解释性成为了神经机器翻译的一个被攻击点。先举个简单例子来说明一下，法庭上法官判决犯罪嫌疑人罪名成立，不可能简单说有罪或者无罪，同时会说明根据哪条法律法规作为依据，从判决过程来看，这些依据就是判决结果的解释。如果采用深度学习技术，只是一个有罪或无罪的结果，不提供任何依据细节，不能解释，估计犯罪嫌疑人肯定不服。回头来说，我们希望研究神经机器翻译技术的可解释性，目的是为了“纠错”，也可以有利于人工干预机制等。只有通过可解释性研究，搞清楚翻译错误的原因，最终找到解决方案来实现纠错，才是研究神经机器翻译技术可解释性的目的所在。
\parinterval 近几年，神经机器翻译技术大大提升了翻译品质，推动了机器翻译产业化的快速发展。与其他深度学习技术应用一样，缺乏可解释性成了神经机器翻译被攻击的点。先举个简单的例子：法庭上，法官判决犯罪嫌疑人罪名成立的同时，会说明是以哪条法律法规为依据，而不会只给出有罪或无罪的结果。从判决过程看，这些依据就是判决结果的解释。如果审判时采用深度学习技术，则只能给出有罪或无罪的结果，不能提供任何依据，不能解释，犯罪嫌疑人肯定不服。
\parinterval 从上述例子可以得出一个分析，我们所需要的可解释性的内涵到底是结论推理的计算过程还是结论推理的以理服人呢？对可解释性的两种理解可能是不一样的，前者面向结论推理过程（how），后者面向结论可理解性（why）。回头来说，对神经机器翻译可解释性研究的目标，到底是前者还是后者呢？目前学术界有一些相关研究，比如对神经机器翻译模型中注意力机制的可视化分析软对齐结果等。有一点是肯定的，我们希望研究神经机器翻译技术的可解释性，目的是为了“纠错”，也可以有利于人工干预机制等。只有通过可解释性研究，搞清楚翻译错误的原因，最终找到解决方案来实现纠错，才是研究神经机器翻译技术可解释性的目的所在。
\parinterval 从上述例子可以得出一个问题，机器翻译所需要的可解释性的内涵到底是结论推理的计算过程还是结论推理的以理服人呢？前者面向结论推理过程（how），后者面向结论可理解性（why）。目前学术界有一些相关研究，比如，分析神经机器翻译模型中注意力机制的可视化软对齐结果等。有一点是肯定的，我们希望研究神经机器翻译技术的可解释性，目的是“纠错”，也可以有利于人工干预机制等。只有通过研究可解释性，搞清楚翻译错误的原因，找到解决方案来完善机器翻译模型，才是研究神经机器翻译技术可解释性的目的所在。
\parinterval 除了翻译品质维度以外，机器翻译技术应用还可以从三个维度来讨论，包括语种维度、领域维度和应用模式维度。关于语种维度，机器翻译技术应该为全球用户服务，提供支持所有国家至少一种官方语言的翻译能力，实现任意两种语言的自动互译。面临的最大问题就是双语数据稀缺，上述已经讨论了这个问题。关于领域维度，通用领域翻译系统对于垂直领域应用来说是不够充分的，最典型的问题在于垂直领域术语翻译的问题，计算机不能无中生有。比较直接可行的解决方案至少有两个，一是引入垂直领域术语双语词典用于改善机器翻译效果；二是收集加工一定规模的垂直领域双语句对来优化训练翻译模型。这两种工程方法虽然简单，但效果不错，相对来说，两者结合才能更加有效，但问题是垂直领域双语句对的收集很多时候代价太高，不太可行，本质上就转换成为垂直领域资源稀缺问题和领域自适应学习问题，另外也可以引入小样本学习、迁移学习和联合学习等机器学习技术来改善这个问题。
\parinterval 除了翻译品质维度以外，机器翻译技术应用还可以从以下三个维度来讨论：语种维度、领域维度和应用模式维度。关于语种维度，机器翻译技术应该为全球用户服务，提供所有国家至少一种官方语言到其他国家语言的自动互译功能。该维度面临的最大问题是双语数据稀缺，上述已经讨论了这个问题。关于领域维度，通用领域翻译系统的翻译能力，对于垂直领域数据来说是不足的。最典型的问题是不能恰当地翻译垂直领域术语，计算机不能无中生有。比较直接可行的解决方案至少有两个，一是引入垂直领域术语双语词典来改善机器翻译效果；二是收集加工一定规模的垂直领域双语句对来优化翻译模型。这两种工程方法虽然简单，但效果不错，并且两者结合对于翻译模型性能的提升帮助更大。但很多时候垂直领域双语句对的收集代价太高，可行性低，因此垂直领域翻译问题本质上就转换成为垂直领域资源稀缺问题和领域自适应学习问题。除此之外，小样本学习、迁移学习和联合学习等机器学习技术也被一些研究人员用来解决垂直领域翻译问题。
\parinterval 接下来主要讨论一下机器翻译应用模式的软硬件环境。通常机器翻译典型应用属于在线翻译公有云服务，用户接入非常简单，只需要联网使用浏览器就可以自由免费使用。在某些具体行业应用中，用户对数据翻译安全性和保密性要求非常高，其中可能还会涉及到个性化订制要求，这一点在线翻译公有云服务就无法满足用户需求，本地部署机器翻译私有云和离线机器翻译技术和服务成为了新的应用模式。本地部署私有云的问题在于用户需要自己购买GPU服务器和建机房，硬件投入和代价不低，也许将来会出现一种新的应用模式：在线私有云或专有云，有点像服务托管模式。除此之外还有混合云服务，简单来说就是公有云、私有云和专有云的混合体。
\parinterval 接下来，讨论机器翻译应用模式的软件、硬件环境。通常，机器翻译的典型应用包括在线翻译公有云服务，用户接入非常简单，只需要联网使用浏览器就可以自由免费使用。在某些行业，用户对数据翻译安全性和保密性的要求非常高，其中可能还会涉及个性化定制，这是在线翻译公有云服务无法满足的，于是，在本地部署机器翻译私有云、离线机器翻译技术和服务成了新的应用模式。在本地部署私有云的问题在于：需要用户自己购买 GPU 服务器并建机房，对硬件的投入高。也许将来机器翻译领域会出现一种新的应用模式：类似服务托管模式的在线私有云或专有云，以及混合云服务（公有云、私有云和专有云的混合体）。
\parinterval 离线机器翻译技术可以为更小型的智能翻译终端设备提供服务，比如大家熟悉的翻译机、翻译笔、翻译耳机等智能翻译设备，在不联网的情况下能够实现高品质机器翻译功能，这个应用模式具有很大的潜力。但需要解决的问题很多，首先是模型大小、翻译速度和翻译品质三大问题，之后还需要考虑不同操作系统（Linux、Android Q和iOS）和不同架构（比如x86、MIPS、ARM等）的CPU芯片的智能适配兼容问题。将来离线翻译系统还可以安装到办公设备上，比如传真机、打印机和复印机等，实现支持多语言的智能办公。目前人工智能芯片发展速度非常快，机器翻译芯片的研发面临的最大问题应该是缺少应用场景和上下游的应用支撑，一旦这个时机成熟，机器翻译芯片研发和应用也有可能会爆发。
\parinterval 离线机器翻译技术可以为更小型的智能翻译终端设备提供服务，如大家熟知的翻译机、翻译笔、翻译耳机等智能翻译设备。在不联网的情况下，这些设备能实现高品质机器翻译功能，这类应用模式具有很大的潜力。但这类应用模式需要解决的问题也很多：首先是模型大小、翻译速度和翻译品质的问题；其次，考虑不同操作系统（如Linux、Android Q 和iOS）和不同架构（如x86、MIPS、ARM 等）的CPU 芯片的智能适配兼容问题。将来，离线翻译系统还可以安装到办公设备上，如传真机、打印机和复印机等，辅助人们实现支持多语言的智能办公。目前，人工智能芯片发展的速度非常快，而机器翻译芯片研发面临的最大问题是缺少应用场景和上下游的应用支撑，一旦时机成熟，机器翻译芯片的研发和应用也有可能会爆发。
\parinterval 机器翻译可以与文档解析、语音识别、光学字符识别（OCR）和视频字幕提取等技术相结合，丰富机器翻译的应用模式。文档解析技术可以帮助实现Word文档翻译、PDF文档翻译、WPS 文档翻译、邮件翻译等更多格式文档自动翻译的目标，也可以作为插件嵌入到各种办公平台中，成为智能办公好助手。语音识别与机器翻译是绝配，语音翻译用途广泛，比如翻译机、语音翻译APP和会议AI同传应用。但目前最大的问题主要体现在两个方面，一是很多实际应用场景中语音识别效果欠佳，造成错误蔓延，导致机器翻译结果不够理想；二是就算小语种的语音识别效果很好，但资源稀缺型小语种翻译性能不够好。OCR技术可以帮助实现扫描笔和翻译笔的应用、出国旅游的拍照翻译功能，将来还可以与穿戴式设备相结合，比如智能眼镜等等。视频字幕翻译能够帮助我们欣赏没有中文字幕的国外电影和电视节目，比如到达任何一个国家，打开电视都能够看到中文字幕，也是非常酷的应用。
\parinterval 机器翻译可以与文档解析、语音识别、{\small\bfnew{光学字符识别}}\index{光学字符识别}（Optical Character Recognition,OCR）\index{Optical Character Recognition} 和视频字幕提取等技术相结合，丰富机器翻译的应用模式。其中文档解析技术可以帮助实现Word文档翻译、PDF文档翻译、WPS 文档翻译、邮件翻译等更多格式文档自动翻译的目标，也可以作为插件嵌入到各种办公平台中，成为智能办公好助手。语音识别与机器翻译是绝配，语音翻译用途广泛，比如翻译机、语音翻译APP和会议AI同传应用。但目前最大的问题主要体现在两个方面，一是很多实际应用场景中语音识别效果欠佳，造成错误蔓延，导致机器翻译结果不够理想；二是就算小语种的语音识别效果很好，但资源稀缺型小语种翻译性能不够好。OCR技术可以帮助实现扫描笔和翻译笔的应用、出国旅游的拍照翻译功能，将来还可以与穿戴式设备相结合，比如智能眼镜等等。视频字幕翻译能够帮助我们欣赏没有中文字幕的国外电影和电视节目，比如到达任何一个国家，打开电视都能够看到中文字幕，也是非常酷的应用。
\parinterval 上面提到的机器翻译技术大多采用串行流水线，只是简单将两个或者多个不同的技术连接在一起，比如语音翻译过程分两步：语音识别和机器翻译，也可以增加一个语音合成发音功能。其它翻译模式也大同小异，这个简单的串行流水线技术框架最大的问题就是错误蔓延，一旦某个技术环节准确率不够好，最后的结果就不会太好，比如90\%$\times$90\%=81\%。并且后续的技术环节不一定有能力纠正前面技术环节引入的错误，最终导致用户体验不够好。很多人说会议英中AI同传用户体验不够好，很自然以为是机器翻译出了问题，其实目前问题主要出在语音识别环节。
\parinterval 上面提到的机器翻译技术大多采用串行流水线，只是简单将两个或者多个不同的技术连接在一起，比如语音翻译过程可以分两步：：语音识别和机器翻译。其它翻译模式也大同小异。简单的串行流水线技术框架的最大问题是错误蔓延，一旦某个技术环节的准确率不高，最后的结果就不会太好（90\%$\times$90\%=81\%）。并且，后续的技术环节不一定有能力纠正前面技术环节引入的错误，最终导致用户体验不够好。很多人认为，英中AI会议同传用户体验不够好，问题出在机器翻译技术上。其实，问题主要出在语音识别环节。学术界正在研究的端到端的机器翻译技术，不是采用串行流水线技术架构，而是采用一步到位的方式，这理论上能够缓解错误蔓延的问题，但目前的效果还不够理想，期待学术界取得新的突破。
\parinterval 即使双语句对训练集合规模非常大、机器翻译技术在不断优化，但我们都知道机器翻译结果不可能完美，出现一些译文错误是难免的。如果我们想利用机器翻译技术来帮助人工翻译过程，比较常见的方式是译后编辑，即对自动译文进行人工修正错误。这就很自然产生两个实际问题，一是自动译文是否具有编辑价值？一个简单的计算方法就是编辑距离，即人工需要通过多少次增删改动作可以完成译后编辑过程。其次数越少，说明机器翻译对人工翻译的帮助越大。编辑距离本质上是一种译文质量评价的方法，可以考虑推荐具有较高译后编辑价值的自动译文给人工译员。第二个问题就是当机器翻译出现错误且人工译后编辑修正后，能否通过一种有效的错误反馈机制帮助机器翻译系统提高性能。学术界也有很多人研究这个问题，目前还没有取得大家满意的结果。除此之外还有另外一些问题：比如人机交互的用户体验问题，该需求很自然带起了交互式机器翻译技术研究，希望最大程度发挥人机协同合作效果，这个也是值得研究的课题。
\parinterval 即使双语句对训练集合规模已经非常大、机器翻译技术也在不断优化，但机器翻译的结果仍然不可能完美，出现译文错误是难免的。如果我们想利用机器翻译技术辅助人工翻译，比较常见的方式是译后编辑，即由人对自动译文进行修改。这就很自然地产生了两个实际问题：第一个问题是，自动译文是否具有编辑价值？一个简便的计算方法就是编辑距离，即人工需要通过多少次增、删、改动作完成译后编辑。其次数越少，说明机器翻译对人工翻译的帮助越大。编辑距离本质上是一种译文质量评价的方法，可以考虑推荐具有较高译后编辑价值的自动译文给人工译员。第二个问题是，当机器翻译出现错误，且被人工译后编辑修正后，能否通过一种有效的错误反馈机制帮助机器翻译系统提高性能。学术界也有很多人研究这个问题，目前还没有取得令人满意的结果。除此之外，还有一些问题，如人机交互的用户体验，该需求很自然地带起了交互式机器翻译技术研究的热潮，希望在最大程度上发挥人机协同合作的效果，这个也是值得研究的课题。
\parinterval 回头讨论一下上述提到的第二个问题，机器翻译一直存在一个诟病就是用户不知道如何有效干预纠错，帮助机器翻译系统越来越好，并且我们也不希望它屡教不改。基于规则的方法和统计机器翻译方法相对容易实现人工干预纠错，实现手段比较丰富，而神经机器翻译方法存在不可解释性，难以有效实现人工干预纠错。目前有的研究人员深入研究引入外部知识库（用户双语术语库）来实现对集外词翻译的干预纠错；有的提出使用增量式训练方法不断迭代优化模型，也取得了一些进展；有的融合不同技术来实现更好的机器翻译效果，比如引入基于规则的翻译前处理和后处理，或者引入统计机器翻译技术优化译文选择等等。但这些方法代价不低甚至很高，并且性能提升的效果无法得到保障，有时候可能降低翻译品质，有点像跷跷板现象。总体来说，这个方向的研究工作成果还不够丰富，但对用户来说非常重要，如果能够采用隐性反馈学习方法，在用户不知不觉中不断改善优化机器翻译品质，就非常酷了，这也许会成为将来的一个研究热点。
\parinterval 机器翻译一直被诟病：用户不知道如何有效地干预纠错，来帮助机器翻译系统越做越好，毕竟谁都不希望它“屡教不改”。基于规则的方法和统计机器翻译方法相对容易实现人工干预纠错，实现手段也比较丰富，而神经机器翻译方法存在不可解释性，难以有效地实现人工干预纠错。目前，有研究人员通过引入外部知识库（用户双语术语库）来实现对未登录词翻译的干预纠错；也有的提出使用增量式训练的方法不断迭代优化模型，也取得了一些进展；还有研究人员通过融合不同技术来实现更好的机器翻译效果，如引入基于规则的翻译前处理和后处理，或者引入统计机器翻译技术优化译文选择等。这些方法的代价不低，甚至很高， 并且无法保障对机器翻译性能提升的效果，有时可能会降低翻译品质（有点像“跷跷板”现象）。总体来说，这个方向的研究成果还不够丰富，但对用户体验来说非常重要。如果能采用隐性反馈学习方法，在用户不知不觉中不断改善、优化机器翻译品质，就非常酷了，这也许会成为将来的一个研究热点。
\parinterval 最后简单评价一下机器翻译市场发展的趋势。机器翻译本身是个强刚需，用于解决全球用户多语言交流障碍问题。机器翻译产业真正热起来，应该归功于神经机器翻译技术应用，之前基于规则的方法和统计机器翻译技术虽然也在工业界得到了应用，但由于翻译品质没有达到用户预期，用户付费欲望比较差，没有良好的商业变现能力，导致机器翻译产业在2017年以前类似于“鸡肋”产业。严格上来说，2016年下半年开始，神经机器翻译技术工业界应用快速激活了用户需求，用户对机器翻译的认可度急剧上升，越来越丰富的应用模式和需求被挖掘出来，除了传统计算机辅助翻译（CAT）以外，语音和OCR与机器翻译技术结合，使得大家比较熟悉的语音翻译APP、翻译机、翻译笔、会议AI同传和垂直行业（专利、医药、旅游等）等的机器翻译解决方案也逐渐得到了广泛应用。总体来说，机器翻译产学研正处于快速上升期，每年市场规模至少达到100\%增长，随着多模态机器翻译和大数据翻译技术应用，应用场景会越来越丰富，随着5G甚至6G技术发展，视频翻译和电话通讯翻译等应用会进一步爆发。另外，随着人工智能芯片领域的发展，很自然的机器翻译芯片也会逐渐得到应用，比如嵌入到手机、打印机、复印机、传真机和电视机等智能终端设备，实现所有内容皆可翻译，任何场景皆可运行的目标，机器翻译服务将进入人们的日常生活中，无所不在，让生活更加美好！\\
\parinterval 最后，简单谈谈笔者对机器翻译市场发展趋势的看法。机器翻译本身是个强刚需，用于解决全球用户多语言交流障碍的问题。机器翻译产业真正热起来，应该归功于神经机器翻译技术的应用，虽然基于规则的方法和统计机器翻译技术也在工业界得到了应用，但翻译品质没有达到用户预期，用户付费欲望比较差，没有良好的商业变 现能力，导致机器翻译产业在 2017 年以前类似于“鸡肋”产业。严格来说，从2016 年下半年开始，神经机器翻译技术在工业界的广泛应用快速激活了用户需求，用户对机器翻译的认可度急剧上升，越来越丰富的应用模式和需求被挖掘出来。除了传统计算机辅助翻译，语音和OCR 与机器翻译技术结合，使得语音翻译 APP、翻译机、翻译笔、会议AI 同传和垂直行业（专利、医药、旅游等）的机器翻译解决方案逐渐得到了广泛应用。总体来说，机器翻译产学研正处于快速上升期，每年市场规模达到至少100\% 以上增长。随着多模态机器翻译和大数据翻译技术的应用，机器翻译的应用场景会越来越丰富。随着5G ，甚至 6G 技术的发展，视频翻译和电话通信翻译等应用会进一步爆发。另外，随着人工智能芯片领域的发展，机器翻译芯片也会逐渐被广泛应用，如嵌入到手机、打印机、复印机、传真机和电视机等智能终端设备中，实现所有内容皆可翻译，任何场景皆可运行的愿景。机器翻译服务将进入人们的日常生活，无处不在，让生活更加美好！\\
\hfill 朱靖波
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