全國翻譯公司介紹深圳翻譯公司 李生：機器翻譯界的“愚公”

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李生

　　一個偶然的機會。將李生與機器翻譯聯(lián)系在一起。如今。李生從事這項研究已經(jīng)30余年。他帶領(lǐng)的團隊所研制的漢英機器翻譯系統(tǒng)CEMT-I于1989年成為我國第一個通過技術(shù)鑒定的漢英機器翻譯系統(tǒng)。爾后。他主要在計算機對句法、語義分析等自然語言處理的策略方面進行了中國化的探索。

　　本報記者 胡珉琦

　　我的老師曾說過要做我們的墊腳石。如今。我就是學(xué)生們的人梯。讓他們踩在肩膀上。

　　國際計算語言學(xué)學(xué)會（ACL）代表了計算語言學(xué)的最高水平。有時會在其年會上頒發(fā)終身成就獎。獎勵在自然語言處理領(lǐng)域作出杰出貢獻的科學(xué)家。就在剛剛結(jié)束的第53屆國際計算語言學(xué)學(xué)會年會上。中國中文信息學(xué)會理事長、哈工大計算機學(xué)院教授李生成為了第一位獲得此項殊榮的華人。李生是我國最早從事自然語言處理研究的學(xué)者之一。研究漢英機器翻譯已經(jīng)超過30年。

　　學(xué)生“引入門”

　　ACL年會上。在李生與觀眾的問答環(huán)節(jié)里。一位嘉賓幾乎搶了所有人的風(fēng)頭。它就是幫助李生進行“同聲傳譯”的實體智能機器人“小度”。它準確流暢的翻譯驚艷了全場。

　　李生說。按照普通人的理解。所謂的“機器翻譯”。就是把一種自然語言利用計算機翻譯成另外一種自然語言。事實上。自從有了數(shù)字計算機之后。作為計算機的第一個應(yīng)用研究。科學(xué)家早早就提出了這個概念。

　　1949年。美國數(shù)學(xué)家、工程師沃倫·韋弗提出了以計算機進行翻譯的設(shè)想。1954年美國喬治敦大學(xué)和IBM首次聯(lián)合實驗使用電腦的機譯系統(tǒng)。用250個詞將俄文材料譯成英文。這個實驗標志著機器翻譯進入一個新的發(fā)展階段。我國的科學(xué)家也是從這個時期開始加入到這股研究熱潮的。據(jù)李生介紹。1959年中國就演示了第一部機器翻譯系統(tǒng)。可將9種俄文句型譯成中文。

　　然而。隨著計算機技術(shù)發(fā)展的起起落落。機器翻譯的研究進展在最初的二三十年里也跟著起起落落。而此時的李生還是計算機信息檢索領(lǐng)域的一名教師。

　　直到上個世紀八十年代。機器翻譯重新得到人們的重視。李生也在偶然的一次經(jīng)歷中。真正開始了在該領(lǐng)域的研究生涯。李生說。這要得益于自己的第一個博士研究生、現(xiàn)任微軟亞洲研究院首席研究員周明。

　　1985年。李生為周明定下了一個課題。關(guān)于中文文獻關(guān)鍵詞的自動抽取。周明調(diào)研結(jié)束后發(fā)現(xiàn)。當(dāng)時國內(nèi)還沒有自動抽取關(guān)鍵詞的方法。如要借鑒國外的辦法?？梢韵葘⒅形奈墨I翻譯成英文。提取以后再將關(guān)鍵詞翻譯成中文。顯然。這項研究對一個在讀的博士生而言工作量過大。于是。李生根據(jù)周明自己提出的策略。建議先將研究的重點放在前半部分。也就是文獻的中英文翻譯上。他并沒有想到。自己與學(xué)生會在此后30多年的時間里一直與“機器翻譯”在一起。

　　充滿挑戰(zhàn)的機器翻譯

　　近年來。隨著網(wǎng)絡(luò)和國際化對翻譯需求的增大。以及翻譯軟件商業(yè)化日趨逼近。機器翻譯研究也進入了一個新的時期。不過。李生坦言。與人工翻譯相比。至今機器翻譯譯文質(zhì)量就“忠實度”和“流利度”而言,都還很難達到理想的標準。這與計算機翻譯的方法、策略有關(guān)。

　　最早的機器翻譯主要是基于規(guī)則的翻譯系統(tǒng)。它是由詞典和規(guī)則庫構(gòu)成知識源。李生介紹說。要想翻譯一個中文句子。計算機首先要學(xué)會分詞。就是將一句話或短語切分成一個一個單獨的詞語。同時確定這些詞語的詞性和語法結(jié)構(gòu)的組合。然后對照漢英字典詞典。找出對應(yīng)的英語單詞。并根據(jù)英語結(jié)構(gòu)規(guī)則生成最終的句子。

　　“問題在于。不同語系的語言。詞序不一樣。語法不一樣。結(jié)構(gòu)不一樣。翻譯容易引起歧義。”李生指出。比如在英文中。單詞以空格分開。而中文詞語卻沒有形式上的分界符。也沒有形態(tài)變化。在語音層面。漢語中還存在大量同音字詞。又包含復(fù)雜的聲調(diào)系統(tǒng)和變音變調(diào)現(xiàn)象。在不同語義環(huán)境中。詞匯的詞義和詞性都無法輕易確定。這給計算機理解和分析自然語言帶來了很大的困難。另一方面。人的翻譯靠知識和經(jīng)驗的積累。常識性的積累越多。翻譯起來越容易。否則。就會影響翻譯的效果。

　　爾后。隨著計算機速度、存儲容量的提升?；谡Z料庫的翻譯系統(tǒng)開始占據(jù)主流。這種方法以語料的應(yīng)用為核心。由經(jīng)過劃分并具有標注的語料庫構(gòu)成知識庫。最初。研究者希望借助最基礎(chǔ)的中文和英文句式做替換練習(xí)。因此。它主要的知識源就是雙語對照的實例庫。不過。人們很快發(fā)現(xiàn)。由于該方法需要一個很大的語料庫作為支撐。語言的實際需求量太過龐大。最終。國際上選擇了基于統(tǒng)計的翻譯系統(tǒng)作為最常用的方法之一。

　　事實上。這些方法都曾是李生在30多年間研究機器翻譯的工具。更重要的是他為機器翻譯在國內(nèi)的發(fā)展作出了開拓性貢獻。他所帶領(lǐng)的團隊所研制的漢英機器翻譯系統(tǒng)CEMT-I于1989年成為我國第一個通過技術(shù)鑒定的漢英機器翻譯系統(tǒng)。爾后。他主要在計算機對句法、語義分析等自然語言處理的策略方面進行了中國化的探索。

　　一代又一代的堅持

　　當(dāng)李生從ACL本屆主席、斯坦福大學(xué)教授克里斯托弗D.曼寧手中接過獎杯的時候。他始終強調(diào)的是。國內(nèi)自然語言處理研究的發(fā)展和成果。是一批學(xué)者奮斗與合作的成果。他說。他所作出的最大努力是一直堅持在該研究領(lǐng)域。沒有放棄。

　　人們有所不知的是。在李生的科研生涯中。他曾做過20多年的行政工作。為了盡量不分散精力。李生利用晚間、周末、各種假期。繼續(xù)干著他愿意干且喜歡干的事。不為任何困難所動。

　　如今。李生已經(jīng)年過七旬。他卻想到借助深層語義分析來進一步提高譯文的質(zhì)量。機器翻譯從一開始就是一個跨學(xué)科的研究領(lǐng)域。涉及計算機、語言學(xué)、數(shù)學(xué)。如今又多了人工智能。

　　機器翻譯的質(zhì)量始終無法得到質(zhì)的突破。近年來?？茖W(xué)家開始將目光轉(zhuǎn)向認知科學(xué)。人類在日常生活中進行的翻譯是經(jīng)過大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解分析加工完成的。因此。最直接的方法。就是讓機器模擬人腦的信息加工處理過程。進行深度學(xué)習(xí)。

　　基于深度學(xué)習(xí)的翻譯系統(tǒng)的核心是一個擁有無數(shù)結(jié)點的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種語言的句子被向量化之后。在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞。轉(zhuǎn)化為計算機可以理解的表示形式。再經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)運算。生成另一種語言的譯文。

　　但李生表示。這種全新的研究方向并不意味著拋棄過去的研究和應(yīng)用成果。而是必須與自然語言處理以及統(tǒng)計機器翻譯技術(shù)等結(jié)合起來才能實現(xiàn)。

　　至今。李生已經(jīng)帶出了42位博士。近200位位碩士。且大多數(shù)人依然堅持在最初的研究領(lǐng)域中。其中。不乏包括ACL首位華人主席、百度公司技術(shù)副總裁王海峰、微軟亞洲研究院首席研究員周明這樣的業(yè)界精英。

　　李生擅長挖掘每個學(xué)生的不同潛能并進行個性化培養(yǎng)。同時為他們提供一切可能的學(xué)習(xí)與就業(yè)機會。相應(yīng)的。李生的學(xué)生們在國內(nèi)自然語言處理的研究與應(yīng)用領(lǐng)域做出了大量出色的工作。

　　“我的老師曾說過要做我們的墊腳石。如今。我就是學(xué)生們的人梯。讓他們踩在肩膀上。”李生說。盡管人類對自身大腦在認知領(lǐng)域的探索還在初級階段。也許終其一生仍無法完成這項挑戰(zhàn)。“但我還有我的學(xué)生和學(xué)生的學(xué)生”。

　　《中國科學(xué)報》 (2015-10-23 第5版 人物)

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