夏乙 编译自 FreeCodeCamp

长久以来，人们一直在寻找不同语言之间的沟通方法。

《圣经》中记载，人类曾经联合起来兴建能通往天堂的高塔，为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，计划因此失败，人类自此各散东西。

学习和掌握一门外语，也是中国学生必须具备的能力。

但精通外语始终不是一个简单的事。所以无论是现实中，还是科幻电影中，人们一直希望能有一个机器，能够让人不学外语也能畅快沟通。

随着技术进步，这个梦想正在一步步接近成真。

来自俄罗斯的Ilya Pestov，最近写就了一篇《机器翻译简史》，较为完整的回顾了人类几十年来在机器翻译方面的探索和努力。量子位对内容略有增减。

这是一段人类如何再造通天塔的历史。

最初

故事开始于1933年。

当时，前苏联科学家Peter Troyanskii向苏联科学院介绍了一种能将一种语言翻译成另一种语言的机器。

这个发明超级简单由各种语言的卡片、打字机和老式胶片相机组成，用起来是这样的：操作员对着一段文本中的第一个词，找到相应的卡片，拍张照，然后用打字机打出它的形态特征，比如说这是个复数属格名词。然后，将打字机带子和相机胶片组合在一起，每个词和它的属性构成一帧。

不过，前苏联政府认为这台机器没什么用。Troyanskii又花了20年的时间来完成这件发明，后来死于心绞痛。

如果不是1956年又有两名苏联科学家发现了他的专利，世界上不会有人知道，曾经有人构想过这样一台机器。

那是冷战初期，1954年1月7日，Georgetown–IBM experiment在纽约的IBM总部开始了，IBM 701计算机完成了史上首例机器翻译，自动将60个俄语句子翻译成了英语。

IBM随后在新闻稿中如此描述他们的成就：

一个根本不会俄语的姑娘在IBM卡片上打出这些俄语信息，我们的“大脑”指挥着一台自动打印机，以每秒两行半的速度飞快印出它们的英语译文。

 IBM 701

然而，得意洋洋的新闻稿隐藏了一些细节，谁也没有提到，这些翻译的例句经过了精心的挑选和测试，排除了一切歧义。如果用到日常场景中，这个系统不会比一本单词书强多少。

就算这样，机器翻译的军备竞赛还是开始了，加拿大、德国、法国、日本都投入其中。

军备竞赛

四十年来，改进机器翻译的努力一直持续着。

1966年，美国科学院的自动语言处理咨询委员会（ALPAC）发布了一份著名的报告，称机器翻译昂贵、不准确、没前途。他们建议专注于词典开发，结果是美国科学家几乎有10年没有参与竞争。

即便如此，科学家们的努力还是为现代自然语言处理技术打下了基础，现在的搜索引擎、垃圾邮件过滤、智能助理都得归功于当年这些互相监视的国家。

基于规则的机器翻译（RBMT）

第一波基于规则的机器翻译想法出现在70年代，科学家们研究着翻译员的工作，想让笨重庞大的计算机来重现这些行为。

RBMT的系统包括：

双语词典（例如俄英双语词典）

每种语言的语言学规则（例如俄语中以-heit、-keit、-ung后缀结尾的名词是阴性的）

如果有需要，还可以再给系统补充一些小功能，比如里名称列表、拼写纠错、音译程序等。

RBMT系统中比较著名的包括PROMPT和Systran，去看看Aliexpress上那些英文商品名，就能感受到这个黄金时代的气息。

不过这一类系统也并非完全一样，还可以再细分为各种子类别。

直接机器翻译

这类翻译最为简单，它将为本分成单词，翻译出来，稍微修正一下形态，然后协调句法，让整句话听起来多少像那么回事，就可以了。

直接机器翻译需要训练有素的语言学家为每个词编写规则，输出的语句可以说是一种译文，但通常很诡异。

这种方法，现在已经淘汰了。

基于转换的机器翻译

与直接机器翻译相比，这种方法需要先确定句子的语法结构，然后对整个结构进行处理，而不是按词来处理。

这样能得到很不错的语序转换。理论上。

而实际上，译文还是逐字翻出来的，语言学家还是精疲力尽。

中介语机器翻译

这种方法会将源文本转换为一种中间表示，这种表示法是全世界各种语言通用的，相当于笛卡尔梦想“元语言”，遵循通用规则、能和各种语言互相转换。

由于需要转换，中介语经常会和基于转换的方法混淆。它们之间的区别在于，设置的语言学规则是针对每种语言和中介语的，而不是针对两种语言之间的对应。

用这种方法，建立三种语言和中介语之间的转换规则，就可以完成这三种语言之间的互相翻译，而如果用基于转换的方法，就需要为这三种语言两两建立规则。

看起来很美对吧？总有现实来打脸。创造这种通用的中介语是非常难的，科学家们前赴后继贡献一生，也没能成功。不过他们为后世留下了形态、句法甚至语义层面的表示方法。

用中介语实现直接机器翻译显然也行不通，但别着急，这种思想还会回归。

用现代的眼光来看，所有RBMT分支都笨得可怕，所以，除了天气预报等特定场景，已经见不到这类方法。l

RBMT有它的优点，比如形态的准确性、结果的可复现性、针对特定领域进行调整的能力等等。

但是，要创造一个理想的RBMT系统，就算让语言学家尽力穷尽一切拼写规则来增强它，也总会遇到例外。英语有不规则动词、德语有可分离前缀、俄语有不规则的后缀，在人们说话的时候又会有各自的特点，别忘了有些词根据上下文还会产生不同的意思。要考虑所有细微规则，要耗费巨大的人力资源。

语言不是基于一套固定规则发展的，规则的形成受到不同群体交流、融合的影响。怎么向一台机器来解释这些历史？

于是，四十年的冷战和军备竞赛也没能带来任何优秀的解决方案，RBMT死了。

基于例子的机器翻译（EBMT）

日本也是个机器翻译大国，原因很简单：它们虽然没参与到冷战之中，但国内懂英语的人太少了，这在全球化浪潮中是一个严重问题。因此，日本人在机器翻译研究上，有着强大的动力。

基于规则的英日翻译非常复杂，这两种语言有着完全不同的结构，每翻译一句话都要重新排列所有单词，再增加一些新词。

1984年，京都大学的长尾真提出了一种新想法：直接用已经准备好的短语，不用重复翻译。

比如说，我们之前翻译过“我要去剧院”这句话，现在要翻译一句类似的话：“我要去电影院”。那么，只要比较一下这两句话，找出其中的区别，然后翻译不一样的那个词“电影院”就好了。已有的例子越多，翻译结果就越好。

EMBT给全世界的科学家带来了一道曙光：给机器提供已有的翻译例句，别花几十年来定义规则和例外了。

这种方法出现时并没有立刻风靡，但它走出了革命的第一步，之后不到5年，就出现了统计机器翻译。

统计机器翻译

90年代早期，IBM研究中心首次展示了对规则和语言学一无所知的机器翻译系统。这个系统分析了两种语言中类似的文本，尝试理解其中的模式。

这个想法简洁优雅。将两种语言中同义的句子切分成词进行匹配，然后去计算“Das Haus”这个词有多少次对应着“house”、“building”、“construction”等等。大部分时候，它是和house相对应的，于是机器就用了这种译法。

在这个过程中，没有规则，没有词典，所有的结论都是机器根据统计数据得出的。它背后的逻辑很简单，就是“如果人们都这么翻译，我也这么翻”。

统计机器翻译就此诞生。

它比之前所有方法都更加准确高效，也不需要语言学家。我们给机器更多的文本，它就给我们更好的翻译。

机器怎么知道句子中“Das Haus”对应的是“house”呢？一开始是不知道的。最初，机器会认为“Das Haus”和译文中任何一个词都相关，接下来，它遇到更多包含“Das Haus”的句子，逐渐增强这个词和“house”的相关性。

这就是现在大学里机器学习课程的一个典型任务：“字对齐算法”。

要收集每个单词的相关统计数据，机器都需要上百万对例句。这些例子从哪来呢？答案是欧盟和联合国安理会的会议纪要。这些纪要都会有各成员国语言的版本，现在依然可以下载。

UN Corpora：[https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2013T06](https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2013T06*)

Europarl Corpora：[http://www.statmt.org/europarl/](http://www.statmt.org/europarl/*)

基于词的SMT

最初的统计翻译系统会先将句子分解成单词，这样最直接，又合乎逻辑。

IBM的第一个统计机器翻译模型叫做模型1（Model 1）。优雅吧？等你看到第二个模型叫什么就不觉得了。

模型1：词袋

模型1用了一种经典方法，将句子切分成词然后进行统计，不考虑语序。这个模型中唯一用到技巧的地方，就是将一个词翻译成多个词，比如将“Der Staubsauger”翻译成“Vacuum Cleaner”，但反过来不一定是这个结果。

如果对这个统计机器翻译的老祖宗感兴趣，可以看看这份Python代码：

[https://github.com/shawa/IBM-Model-1](https://github.com/shawa/IBM-Model-1*)

模型2：考虑句中词序

不考虑语序是模型1的大缺陷，在某些情况下还很关键。

于是，就有了解决这个问题的模型2。它记住了单词在输出句子中经常所处的位置，并在翻译过程中重新排列顺序，让整句话看起来更自然。

译文好多了，但还是不太对。

模型3：引入新词

在翻译中，经常要引入原句中没有的新词，比如说德语里的冠词，英语里表示否定时要加的“do”。

我们的例句“Ich will keine Persimonen.”，在英语中应该翻译成“I do not want Persimmons.”

于是，模型3中又增加了两个步骤：

1. 如果机器考虑引入新词，就要在原文中插入NULL标记。

2. 为每个标记词选择正确的新词或语法单位。

模型4：字对齐

模型2考虑了词的对应，但没有考虑重新排序。比如说形容词和名词的位置经常变换，无论模型记忆词的位置记得多好，都没法输出更好的结果。

因此，模型4引入了“相对顺序”，如果两个词总是互换位置，模型会学到。

模型5：错误修正

这个模型中没什么新东西，它获得了更多的学习参数，解决了单词位置冲突的问题。

这些基于词的系统虽然具有革命性，但依然无法处理词的格、性，也搞不定同音词。在这类系统中，每个词会有唯一的翻译方式。

后来，基于短语的方法取代了它们。

基于短语的SMT

这种方法和基于词的SMT有着同样的原则：统计、重新排序、在词汇上用一些技巧。

不过，它不仅要将文本分成词，还要分成短语，确切地说是n个单词的连续序列，称为n-grams。

机器就这样学会了翻译单词的稳定组合，明显提高了准确性。

这种方法有一个诀窍，所谓“短语”并不一定符合句法结构，如果有语言学知识的人干涉了句子结构，翻译的质量会大大下降。

除了准确性的提高，基于短语的SMT还为双语语料带来了更多的选择。对于基于词的方法来说，来源语料的精确匹配非常重要，要排除一切意译和自由发挥。而基于短语的方法可以用这样的语料来学习。

为了改进翻译算法，科学家们甚至开始不同语言的新闻网站。

2006年，这种方法开始普及了。Google翻译、Yandex、微软必应等等在线翻译工具都用上了基于短语的SMT，一直用到了2016年。

在这个时期，你所听到的“统计机器翻译”通常指的就是基于短语的SMT，直到2016那年，它都被视为最先进的机器翻译方法。

基于句法的SMT

这个方法也应该简单提及。在神经网络出现之前的许多年里，基于句法的翻译被认为是“翻译的未来”，但这个想法并没有起作用。

基于句法翻译的支持者认为，这个方法有可能与基于规则的方法合并。这个方法是对句子进行精确的句法分析，确定主谓宾等，然后构建一个句法树。使用这种方法，机器学习在语言之间转换句法单元，并通过单词或短语翻译其余部分。

这将彻底解决字对齐问题。

问题是，句法分析的效果非常不好，尽管我们认为这件事早就被解决了似的。好几次我都尝试用句法树来解决比分析主谓宾更复杂的任务，但每次都铩羽而归。

神经机器翻译（NMT）

2014年，一篇关于在机器翻译中使用神经网络的论文对外发布。作者包括蒙特利尔大学的Kyunghyun Cho、Yoshua Bengio等人。

但这篇很有意思的论文并未引发广泛关注，除了Google——他们立刻开始动手。两年后的2016年9月，Google宣布了一个颠覆性的进展。

这就是神经机器翻译。

与之相关的论文，共有31位作者。Google也宣布把这个新的技术应用到Google翻译等产品之中。神经机器翻译是怎么工作的呢？

我们先从画画说起。对于一只小狗，如果能用语言准确的描述小狗的特征，即便你从来没有见过这只狗，也能根据描述画出一个类似的小狗。

翻译同理。如果可以找到一句话里的特征，也可以将一种语言的文字，翻译成另外一种语言。问题在于，怎么找到这些特征？

三十年前，科学家们已经在尝试创建通用语言代码，最后以失败告终。

但现在，我们有了深度学习，找特征的事情它最擅长。卷积神经网络CNN适合处理图片，而在文本领域，循环神经网络RNN更适合。

两年来，神经网络超过了翻译界过去几十年的一切。神经翻译的单词错误减少了50%，词汇错误减少17%，语法错误减少19%。

以前统计机器翻译的方法，始终以英语为本。如果从俄文翻译成德文，机器需要首先把俄文翻译成英文，然后再从英文翻译成德文，中间会产生两次损失。

而神经翻译不需要这样。于是，两种语言之间即便没有词典，也能互相翻译理解这件事，第一次成为可能。

Google发布的九种语言的神经机器翻译被称为GNMT。它由8个编码器和8个RNN解码器层构成，解码器网络中还有注意力连接。

这套系统还引入了众包机制。用户可以选择他们认为最正确的翻译版本，在某种程度上，这相当于帮助Google的数据打标签，以及帮助训练神经网络。

结论和未来

每个人都对“巴别鱼”这个概念感到兴奋。

巴别鱼（babel fish）是科幻喜剧《银河系搭便车指南》中虚构的一种生物。巴别鱼以声音中的语言概念为食，消化后排出跟寄主同调的脑波。只要塞到耳朵里去，就可以听懂各种语言。所以，巴别鱼也成为即时语音翻译的代名词。

目前各家在这方面也有所进展。例如Google推出了Pixel Buds，而在国内网易有道、科大讯飞、搜狗等公司也都先后推出了翻译机类产品。

最近有个朋友就试用了一台最新的产品。翻译出来是这样的：

当然还有很多的进步空间。例如目前训练神经网络，都是通过一组一组的平行语料。神经网络还不能像人类一样通过自主阅读来提高翻译技能。

不过已经有人开始这方面的尝试了。比如这篇论文Word Translation Without Parallel Data，几位作者来自Facebook AI Research等机构。

期待更多的进展出现。

实用资料

• 《Statistical Machine Translation》（统计机器翻译）。这本书的作者是Philipp Koehn，其中集结了非常全面的方法。

  https://book.douban.com/subject/3618926/

• Moses，一个用于创建统计翻译的流行库。

  http://www.statmt.org/moses/

• OpenNMT，另外一个库，用于神经翻译机器。

  http://opennmt.net/

• 还有一篇解释RNN和LSTM的博客。

  http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

• 一段视频，解释了如何构建一个语言翻译器。

  https://www.youtube.com/watch?v=nRBnh4qbPHI

• 自行创建神经翻译器的文本指南，来自TensorFlow。

  https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq

— 完 —

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