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近日,第四届机器翻译论坛在杭州召开,与会者分享了机器翻译前沿的研究和应用成果,探讨机器翻译技术发展机遇与挑战,人工智能和翻译的融合又成为市场关注的热点。
数据显示,目前全球语言服务市场潜力很大,机器翻译更是市场上的“红人”,2018年机器在线翻译量每日高达8000亿至1万亿个词语。同时,我国机器翻译市场需求与日俱增,主要集中于企业用户,涉及石化、机电、交通运输、金融、旅游等多个垂直领域。“传统翻译服务模式为劳动密集型,机器翻译则在前期就辅助产业链上的各环节,提高了效率。”人工智能机器翻译服务商“新译科技”首席执行官田亮说。
田亮认为,目前机器翻译的前沿应用主要体现在三方面:首先,机器翻译模式进展迅速,以神经网络为基础的翻译模型准确度不断提升,已带给专业译员至少30%的效率提升;其次,交互式机器翻译概念开始被业界接受,人机协作模式正加速落地;第三,语音翻译应用越来越多,从翻译机到翻译耳机,再到各类智能机器人都是语音翻译的相关应用。语音翻译模式也由原先的语音识别、机器翻译、语音合成“三部曲”,升级至“语音—语音”训练模式。
“这三类应用展现出人工智能和翻译产业融合的独特魅力。机器翻译,本质上属于自然语言处理技术,技术进步需要产业界和学术界不断研究攻关,这一过程也会将人工智能的语言识别能力提升到更高层次。”田亮说。
不过,有些问题也亟待解决。课堂派首席运营官、DD翻译官独立董事刘昊认为:“很多产业对接人工智能的前提是实现了标准化和数据化,但语言很难做到标准化。”刘昊说,在机器思维里,语言的复杂多意性,导致难以实现标准化和一致性。因此,人工智能介入翻译产业比较简单,但做好做精却很不易。
最常见的瓶颈是语言歧义性。田亮举了个例子:“若让机器翻译如下句子,机器根本无法准确翻译。比如,‘你刚才说的是什么意思?我没什么意思,就是意思意思’。”田亮认为,机器翻译还会出现遗漏翻译和过度翻译,虽然有多种方法可以解决这类问题,但没有一种方法能做到百分之百纠错。
广东外语外贸大学南国商学院教授王毅认为,在日常交流和科技领域,机器翻译会以便捷和高效得到广泛应用,但在人文领域翻译中,人脑对特定语境中语言文字的把握对机器来讲很难逾越。“所以不难看出,机器翻译还有很大的成长空间。未来需要新的算法和语义层面的综合性突破,促进机器翻译产品的迭代和产业全面升级。”田亮说。(经济日报记者 梁剑箫)
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