2018/9/20 9:36:00
華為陳圣權：數據是機器翻譯發展的重要因素
在《圣經》中，人類聯合起來興建希望能通往天堂的高塔；為了阻止人類的計劃，上帝讓人類說不同的語言，使人類相互之間不能溝通，巴別塔計劃因此而終結，而巴別塔也成為語言障礙的一個代名詞。
而借助實現高效率、高質量的機器翻譯，我們卻有可能打破語言障礙，實現跨越語言的無障礙交流。
近日，ChinaIT.com獨家專訪了中國翻譯協會副會長、華為翻譯中心前主任陳圣權，他對于機器翻譯行業的發展、應用前景等方面提出了許多獨到的見解。
人工智能技術推動機器翻譯快速發展
作為計算語言學的一個分支，機器翻譯的發展依賴于人工智能技術的演進，特別是神經網絡等技術的出現，讓機器翻譯技術得到了突飛猛進的提升。
陳圣權認為，機器翻譯的進步首先體現在效率方面，依托于強大的運算能力，機器翻譯速度遠超過人工翻譯，可以做到“立等可取”；
其次，機器翻譯越來越沒有“翻譯腔”了，滿足了基本的可讀性和可用性的需求，讓人類可以擺脫簡單、機械的翻譯工作，投入到真正有創造性的翻譯工作上。
“跨國公司的內部交流、專業說明書翻譯、代碼注釋等場景是機器翻譯在企業內部常見的幾個應用場景，其不僅在速度上遠遠超過了人工翻譯，而且準確率也達到了很高的水平。
以華為為例，機器翻譯目前已經幫助華為大大加快了翻譯的交付速度，節約了30%的人力資源成本，還挖掘了不少翻譯需求。
目前，注冊華為機器翻譯系統的用戶達到9萬多人，每天翻譯的交付量達到5000萬-1億字符數。”陳圣權表示。
“作為人工智能的典型應用場景之一，機器翻譯現在已經相對較為成熟，在特定場景下，機器翻譯甚至能夠比人工翻譯的效果更好，”陳圣權表示，“隨著人工智能技術的進步，機器翻譯將會應用在更多場景中”。
數據成為機器翻譯的核心要素之一
機器翻譯技術與應用近年之所以得到了突飛猛進的進展，與人工智能的廣泛應用是分不開的，正是因為人工智能技術的發展，使得機器可以擺脫傳統的翻譯模式，從而“讀懂”不同的語言。
“與人工智能發展的要素相似，目前機器翻譯發展的要素也可以歸結為以下幾點：強大的計算能力、先進的算法模型、以及豐富的數據。”
其中，陳圣權特別提到了數據的重要性，他認為，在現階段的機器翻譯應用實踐中，計算能力并不是顯著的瓶頸，而且開源社區也提供了大量先進、且仍在不斷進化的機器翻譯算法模型，這讓機器翻譯的技術門檻大幅降低。
相比較之下，數據的重要性更加凸顯，數據量的大小和精準程度往往決定了機器翻譯引擎的效果，谷歌在機器翻譯領域下過一個論斷：數據集規模每翻一倍，它自動評價的指標就能夠提升0.5個百分點。
特別是在行業化場景的機器翻譯需求中，數據的掣肘就顯得明顯。面向公眾的機器翻譯系統尚可以依賴互聯網上的公開數據，滿足部分日常場景的翻譯需求，但是一旦涉及到專業領域或是企業內部的翻譯需求，這些數據就遠遠不夠了。
“由于數據保護、個人隱私、合規性等方面的考慮，很少有企業會向機器翻譯應用開放自己的數據，這一問題在很長時間內都將難以得到解決，如果得不到這些數據的支撐，機器翻譯的質量將會受到很大影響。
華為的機器翻譯實踐也表明，在內部文檔翻譯方面，自有平臺在翻譯質量方面顯著超過谷歌等機器翻譯平臺”，陳圣權表示，“因此，在行業應用方面，由通用型的機器翻譯平臺+企業自有訓練數據+定制化能力組成的機器翻譯解決方案，將會成為現階段企業擁抱機器翻譯的優先選擇。”
機器翻譯的未來可期
雖然機器翻譯的應用目前仍局限于特定場景中，但是機器翻譯的發展速度讓我們對于未來抱有非常樂觀的態度。
特別是在神經網絡取代統計學派成為翻譯領域的主流研究方法之后，機器翻譯的單詞錯誤率、詞匯錯誤和語法錯誤率都大幅降低，超過了過去幾十年所取得的成績。
可以預見，隨著神經網絡等技術的繼續提升，機器翻譯的準確率還將進一步提升。
就像陳圣權所說，“除了文學、藝術等比較優美，需要發揮人類創造力、融合人類情感的翻譯需求之外，機器翻譯將進一步替代人類翻譯，滿足不同語言的溝通需求。”
——選自：樂文翻譯
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