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华为陈圣权：数据是机器翻译发展的关键因素

　　在《圣经》中，人类联合起来兴修希望能通往天堂的高塔；为了阻挠人类的方案，天主让人类说不同的言语，使人类相互之间不能交流，巴别塔方案因而而完结，而巴别塔也成为言语障碍的一个代名词。
　　而凭借完成高功率、高质量的机器翻译，咱们却有或许打破言语障碍，完成跨过言语的无障碍交流。近来，少见专访了中国翻译协会副会长、华为翻译中心前主任陈圣权，他关于机器翻译职业的开展、使用远景等方面提出了许多*特的见地。
　　人工智能技能推进机器翻译快速开展
　　作为核算言语学的一个分支，机器翻译的开展依靠于人工智能技能的演进，特别是神经网络等技能的呈现，让机器翻译技能得到了日新月异的提高。陈圣权以为，机器翻译的前进首要体现在功率方面，依托于强壮的运算才能，机器翻译速度远追赶人工翻译，能够做到“立等可取”；其次，机器翻译越来越没有“翻译腔”了，满意了根本的可读性和可用性的需求，让人类能够脱节简略、机械的翻译作业，投入到真实有创造性的翻译作业上。
　　“跨国公司的内部交流、专业说明书翻译、代码注释等场景是机器翻译在企业内部常见的几个使用场景，其不仅在速度上远远追赶了人工翻译，并且准确率也到达了很高的水平。以华为为例，机器翻译现在现已协助华为大大加快了翻译的交给速度，节省了30%的人力资源本钱，还发掘了不少翻译需求。现在，注册华为机器翻译体系的用户到达9万多人，每天翻译的交给量到达5000万-1亿字符数。”陈圣权标明。
　　“作为人工智能的典型使用场景之一，机器翻译现在现已相对较为老练，在特定场景下，机器翻译乃至能够比人工翻译的作用更好，”陈圣权标明，“跟着人工智能技能的前进，机器翻译将会使用在更多场景中”。
　　数据成为机器翻译的中心要素之一
　　机器翻译技能与使用近年之所以得到了日新月异的开展，与人工智能的广泛使用是分不开的，正是因为人工智能技能的开展，使得机器能够脱节传统的翻译形式，然后“读懂”不同的言语。“与人工智能开展的要素类似，现在机器翻译开展的要素也能够归结为以下几点：强壮的核算才能、先进的算法模型、以及丰厚的数据。”
　　其间，陈圣权特别提到了数据的重要性，他以为，在现阶段的机器翻译使用实践中，核算才能并不是显着的瓶颈，并且开源社区也供给了很多先进、且仍在不断进化的机器翻译算法模型，这让机器翻译的技能门槛大幅下降。相比较之下，数据的重要性愈加凸显，数据量的巨细和精准程度往往决议了机器翻译引擎的作用，谷歌在机器翻译范畴下过一个结论：数据集规划每翻一倍，它主动点评的目标就能够提高0.5个百分点。
　　特别是在职业化场景的机器翻译需求中，数据的掣肘就显得显着。面向大众的机器翻译体系尚能够依靠互联网上的揭露数据，满意部分日常场景的翻译需求，可是一旦涉及到专业范畴或是企业内部的翻译需求，这些数据就远远不够了。
　　“因为数据维护、个人隐私、合规性等方面的考虑，很少有企业会向机器翻译使用敞开自己的数据，这一问题在很长时间内都将难以得到解决，假如得不到这些数据的支撑，机器翻译的质量将会遭到很大影响。华为的机器翻译实践也标明，在内部文档翻译方面，自有渠道在翻译质量方面显着追赶谷歌等机器翻译渠道”，陈圣权标明，“因而，在职业使用方面，由通用型的机器翻译渠道+企业自有练习数据+定制化才能组成的机器翻译解决方案，将会成为现阶段企业拥抱机器翻译的**选择。”
　　机器翻译的未来可期
　　尽管机器翻译的使用现在仍局限于特定场景中，可是机器翻译的开展速度让咱们关于未来抱有十分达观的情绪。特别是在神经网络代替计算学派成为翻译范畴的干流研讨办法之后，机器翻译的单词过错率、词汇过错和语法过错率都大幅下降，追赶了曩昔几十年所获得的成果。能够预见，跟着神经网络等技能的持续提高，机器翻译的准确率还将进一步提高。
　　就像陈圣权所说，“除了文学、艺术等比较美丽，需求发挥人类创造力、交融人类情感的翻译需求之外，机器翻译将进一步代替人类翻译，满意不同言语的交流需求。”

一、国内外翻译质量研讨现状
　　在翻译研讨范畴，前人的研讨大多注重翻译质量点评及其方式，而关于翻译质量操控的研讨，特别是怎么经过技能手段进行翻译质量操控的研讨**。从另一方面来看，翻译质量点评的意图是促进翻译质量的进步，所以，调查点评方式及规范关于操控翻译质量具有必定的学习效果。
　　(一)国外研讨现状
　　国外的翻译质量点评及其方式的研讨，假如依照研讨办法分类，首要可分非量化方式研讨和量化方式研讨。此分类的依据是Willams关于翻译质量点评方式的分类。非量化方式研讨是参照“规范”(standard)和“准则”(criterion)的研讨方式，在非量化方式研讨中，详细又可分为三大门户，即以反响对等为参照准则的门户、以语篇类型对等为参照准则的门户和以文本功用对等为参照准则的门户；而量化方式研讨则是参照详细的、量化的参数来研讨翻译质量点评的研讨方式。
　　在非量化方式的研讨中，首要的代表学者有以反响对等为参照准则的Nida，以语篇类型对等为参照准则的Ｒeiss，和以文本功用对等为参照准则的House。Nida在翻译质量点评方式的研讨中，较端注重读者反响的对等，包括其情感反响、常识反响等，即翻译的动态对等准则，他以为点评翻译质量的首要规范是读者的反响，以为译文的交际性和易懂性较重要。Ｒeiss则从词语和句法层面上升到语篇层面，参照“语篇类型对等准则”树立了新的翻译质量点评体系，她将文本类型分为信息型(informative)、表情型(expressive)、作型(operative)以及视听媒体文本(audio－medial texts)，并且依据这些不同类型的特征和要求来点评翻译质量。Ｒeiss还提出了影响翻译质量的四大范畴，即文学、言语、语用和功用范畴。House则在言语学的根底上，提出了参照“功用－语用对等准则”的翻译质量点评方式，她以为对翻译实质的知道是翻译质量点评的条件和根底，翻译便是用语义和语用对等的方针言语文原本替代源言语文本，所以，要依据源言语文本的言语特征和文本功用与方针言语的对等程度，来点评翻译质量。House还从功用言语学视角，对语篇体裁和语境方面的“非对应”(mismatches)或“误译”(errors)进行了分。之后，Honig对功用－语用准则参照方式进行了进一步开展，提出了医治性(therapeutic)与确诊性(diagnostic)两种方式，但后来，Honig的这种对翻译质量点评方式的分类也遭受到了一些尖利的批判。量化方式研讨首要指点评人在点评译文时，先设置好必定的参数，然后再依据不同参数的重要性，给每个参数设置必定的权重，再依据所设参数及权重评判译文质量。在量化方式研讨中，较具代表性的学者有Wilss、Bensoussan＆Ｒosenhouse、Al－Qinai、Williams。Wilss为翻译质量点评设置几个简略的参数，包括句法、语义、语用三个方面的正误点评。Bensoussan＆Ｒosenhouse将误译分为微观和微观两大类。Qinai提出了折中方式，为翻译质量点评设置了7个参数，其间包括语篇类型、方式对应、联接、语篇－语用对等、词汇性质等。Williams在“文本论辩则”下树立了新的翻译质量点评参数体系，这种体系是以论辩图示为基准的翻译质量点评方式，此点评方式包括了6个参数，如论辩图示、结构联络、论辩类型、辞格等。这些参数在Williams看来，“能够到达用于对文本全体点评的意图”。所以，该方式及其参数的树立也满意了翻译质量点评方式效度的中心要求。
　　上述翻译质量点评方式研讨多依据理论讨论，与详细的翻译实践联络不甚严密。近年来，有一批学者也开端注重详细翻译实践中的翻译质量问题。比方，在Depraetere主编的翻译质量研讨论文会集，就触及了详细翻译训练中的翻译质量问题，以及机器翻译和详细翻译范畴中的翻译质量点评问题； Drugan依据如今的翻译实践现状，经过实在翻译实践事例，将翻译质量点评分为两种方式：自上而下(Top－down)和自下而上(Bottom－up)方式；Jiménez－Crespo则从翻译技能和网络本地化视点，剖析了网络本地化与翻译质量的联络。

何为众包翻译？

　　跟着互联网的开展、大数据年代的到来，“众包”一词非常炽热。关于众包方法，咱们并不生疏，维基百科、YouTube 、Facebook等都被视为经典的众包事例。在互联网群众的参加下，整合团体才智的众包优势很明显：本钱低、效率高、调动了潜在的出产资源，还能满意个性化需求。也正是因为如此，众包方法较近几年在翻译作业浸透速度较快，各式大大小小的翻译众包渠道不断涌现。
　　那么，在人工智能年代，众包翻译会是未来翻译作业的一个开展趋势吗？怎么才干较好地运用众包方法供给高质量的翻译呢？
　　2006年，美国**IT杂志《连线》(Wired)记者Jeff Howe在题为《众包的鼓起》文章中初次运用“众包”一词，用来描述一种全新的商业方法，指的是企业或安排甚至个人将作业使命以自在自愿的方法外包给非特定的社会群众的做法。
　　众包翻译则指的是众包在翻译作业中的使用，将开端由作业舌人完结的翻译使命以自在自愿的方法外包给非特定群众舌人的进程。
　　众包方法其实是依据“用户发明内容”（UGC）的理念，充分发挥群众集体的参加热心。众包的实质是开放式的群众立异，具有开放性、参加性、无鸿沟、立异性等特征。
　　实际上，众包可视为传统外包的衍生方法，但众包与外包又有所不同。外包是把使命交给特定的承包商，它的目标是专业组织和专业人士；而众包则是面向非限制的广阔人群，发包目标一般是业余爱好者，他们的社会差异大并且布景多样化。众包并非总是免费的，但却比传统雇员花费少得多。外包意味着企业或个人所凭借的是外部的资源，而众包则重在“众”字，着重的是多人的资源整合。
　　众包翻译的优势
　　跟着众包的概念越来越火，现在越来越多的公司开端挑选众包翻译的方法，以求更快的翻译速度和更低的本钱，特别是关于那些时刻紧、使命重的项目。在着重高效的今日，与传统的翻译方法比较，众包翻译的优势如下：




　　众包翻译的危险
　　作为一种新式的翻译方法，众包翻译的优势很明显。但有一个问题却不容忽视：假设翻译是由很多业余爱好者完结的，那么会有高质量的翻译吗？对此，不少人都持置疑的情绪。
　　举个比方，你能幻想100位来自不同菜系的厨师一起做一道菜吗？有的人切鱼，有的人切菜，有的人烹制，有的人放盐，有的人加糖……每个人都依据自己的喜爱和经历去做自己的那部分作业，尽管100位厨师都是专业人士，但他们合做的这道菜或许还不如一位厨师做得好吃。现在，假设100个人都是业余厨师，那这道菜更是一场灾祸！
　　当太多的人，尤其是业余爱好者，一起干预一个项目时，质量一定会出现问题。尽管众包的方法关于某些项目类型很有用，尤其是那些对准确度要求不高的项目，但在大多数情况下众包翻译并不合适。因为众包的方法存在着一些坏处和潜在的危险，比方舌人水平参次不齐，风格悬殊等，这就使得翻译质量难以确保。