2019-01-01 11:43:24
　　
　　在我们采访STP常驻机器翻译专家Mattia Ruaro的第一部分中，我们谈到了机器翻译（MT）：它是如何工作的，如何在STP中使用以及公司可以采取哪些措施来培训MT引擎使用
　　在第二部分中，您可以阅读Mattia关于MT技术最新发展的想法，该技术让人们预测翻译的结束我们所知道的：神经机器翻译。
　　那么，Mattia，什么是神经机器翻译？炒作是什么？
　　神经机器翻译（NMT）与统计机器翻译（SMT）基本相同，但背后有更多的“大脑”。随着时间的推移，NMT可能会自我提升并自行学习。
　　重要的区别在于NMT引擎需要的数据量 - 这比传统的SMT引擎要多得多。
　　基本上，您有在多个级别上建立连接的节点，例如上下文和子句级别。这使得NMT更加灵活 - 它可以分析较短的文本位，因此目标输出的流量往往更好。
　　我们经常开玩笑说，当你训练SMT引擎时，你正在训练一台机器。神经学更像是教孩子一门语言 - 或者培养一个双语的孩子！当引擎正在学习时，它当然会犯很多错误。
　　NMT产量与以前的技术相比如何？
　　首先是更好的流畅性。NMT引擎的输出往往更加惯用，这意味着它更像自然语言。比以前更频繁地，引擎能够在手边的句子的上下文中使用适当的同义词或表达。
　　适应直接上下文对于具有复杂语法的德语或丹麦语等语言有很大帮助。例如，可以更准确地解释用逗号分隔的子条款。
　　NMT的一个关键方面是它更好地解释了形态学。例如，第一人称中的动词通常会在第一人称中呈现为等效动词。所以，如果消息来源说我用英文写作，那么目标就是法语中的j'écris，结果正确。如果引擎无法识别该人，它将为您提供下一个最好的东西，通常是不定式中的动词（例如écrire）。这样便于手动编辑。
　　我们之前谈过培训MT引擎。培训NMT引擎与SMT和RBMT（基于规则的机器翻译）引擎有何不同？
　　NMT比SMT和RBMT需要更多的数据。首先采用NMT的最大障碍是较小的公司无法找到足够的数据。首先，NMT引擎需要至少1000万字的数据。
　　相比之下，只要数据良好，SMT引擎就可以很好; 你可以得到一个体面的SMT引擎，只有一百万字。
　　因此，在这方面，NMT更重要的是数量超过质量！为了说明这一点，我们的芬兰NMT引擎现在有1.4亿字。
　　另一件事是训练引擎。NMT引擎倾向于根据您添加的数据自行解决问题 - 它们提出了规则。如果你愿意，你仍然可以添加规则，但有时候这可能会适得其反 - 你做得太多，太过严格。
　　例如，STP的德语到英语翻译者想知道为什么德语 - 英语引擎正在翻译个人名字。事实证明，这些具体名称也都是有意义的名词（例如姓Müller，意思是“米勒”）。这意味着我们必须仔细考虑新规则的需要，因为名词Müller （大写，就像德语中的所有名词一样）可能会出现在关于铣床的文本中。
　　在这种情况下，不管它并且每次手动替换翻译的名称是最容易的事情。译者发现这是一个容易犯的错误。您看到错误，检查源并相应地修复输出。没有人期望输出是完美的。
　　NMT会取代人工翻译吗？
　　一百次，不！像这样的技术和你使用的技术一样好。
　　我可以想象这样一种情况：世界各地有几个办事处的公司需要内部通信，例如来自人力资源部门的短信，这些信息很快就会被翻译。这些可以通过公司为此目的开发和培训的专用发动机来运行。翻译的质量不高，但人们会得到这个要点。但这将是内部沟通，而客户从未见过 - 仅供参考。另一个例子是使用MT翻译大量的调查回复以用于市场研究目的。
　　但这不是它的使用方式或许多人如何看待它。许多机器翻译的早期采用者滥用了这项技术，这已经影响了它的声誉。
　　关键是要适当使用MT输出。专业翻译人员可以将其用作工具。甚至有人建议，MT引擎产生的后期编辑输出可以是作为翻译者提供的单独服务，只要您知道自己在做什么。
　　译员没有被替换; 只是他们的工作方式正在发生变化。
　　NMT技术对不同的语言对有不同的作用吗？
　　对某些语言对来说，它似乎已经完成了。例如，英语 - 日语运作良好，我觉得非常令人印象深刻。北欧语言并没有太多集中，因为它们较小。
　　德语输出似乎受到语言的语法复杂性和严格性的影响，资本化是一个巨大的问题。浪漫语言似乎运作良好; NMT引擎似乎应对了他们的动词范式和时态。
　　而不是语言对，问题更多的是目标语言本身。芬兰显然对我们来说有点头疼。
　　为什么，语法复杂性更重要还是词汇问题？
　　我认为形态学更重要，语言中的语法复杂性。引擎将更难辨别一个单词的不同部分。
　　芬兰的案例系统对发动机来说是一个真正的挑战。每个案例结尾都是一个变量，您需要在每个场景中考虑这个变量。芬兰有15个不同的案例，其中许多案例有几种可能的结局，这意味着有很多潜在的选择。
　　到目前为止，我只听说过一家公司在形态和流畅性方面使芬兰发动机工作得非常好。而这只能通过专注于一种语言来实现。
　　NMT的成本有多高？值得投资吗？
　　非常昂贵。您需要功能强大的服务器来运行我们正在谈论的大量数据。如果SMT驾驶汽车，NMT更像是驾驶喷气式飞机 - 燃料成本要高得多。不过，它现在比以前更实惠。现在有越来越多的选择，价格正在下降。
　　就成本效率而言，我会说，如果使用得当，MT有可能真正加快既定工作流程中的翻译速度。
　　MT一般和NMT有多安全？我们如何确保个人数据和其他数据安全？
　　它和你想要的一样安全。这取决于谁处理您的引擎以及如何处理。我们有第三方技术，但我们检查了他们的位置和背景。
　　我们还清理数据以确保其安全，以便不会使用任何个人数据来训练引擎。甚至谷歌也不再重复使用您发送给他们的数据。有一段时间了，他们仅限于谷歌本身的数据，而不是使用翻译人员的最终输出。
　　换句话说，我认为机器翻译是非常安全的。
　　在与Mattia的访谈的第三部分中，我们将与他讨论机器翻译后编辑的实践以及翻译人员如何学习编辑MT引擎的输出。