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【摘 要】随着现代科技的发展,译者在翻译的过程中不再空手无助,越来越多的译者开始注意到当今越来越广泛运用的基于计算机的网络及IT资源,包括电子词典,在线翻译等互联网资源.本文主要介绍机器翻译的技术与方法,让译者能够预期不同翻译方法的优势与劣势,加强在跨越多个科学领域的翻译准确度与速度,最终实现译者与计算机的完美配合.
【关 键 词 】机器翻译；机器翻译方法；比较与优劣势
一、机器翻译方法简介
随着全球化的发展,互联网的日新月异,迅速改变着人们信息传播的方式,极大的刺激了全球机器翻译产业的发展.人们期待着能够帮助人们快速准确的翻译理解另一种语言,获得不同的领域不同国家的知识.人们对机器翻译的接受度也迅速提高.机器翻译（machine translation）,又称为自动翻译,是将源语言的句子或全文利用计算机翻译成另一目标语的过程.随着机器翻译研究的发展,越来越多的翻译方法在实际操作中应用,词对词的直译方法,即依赖于字典的翻译方法早已过时.人们希望清楚的了解机器翻译能做些什么,如何能让机器翻译最大效能的帮助译者进行翻译.越来越多的机器翻译方法的出现值得我们去研究与实践体会,如基于规则（rule-based MT）,基于知识（Knowledge-based MT）,基于实例（Example-based MT）,基于模式（Pattern-based MT）和统计法（Statistical MT）.本文将挑选基于实例（EBMT）, 基于规则（RBMT）, 和统计法 （T）进行论述与比较.
(一)基于规则的机器翻译
基于规则的翻译方法涉及到源语言（SL）和目标语（TL）的词汇与语法以及中间部分双方词汇与语法的转换.基于规则的翻译方法的核心就是规则（语法）和语料库.对于源语言的词汇与语法分析和接收之后,进行目标语接受,最后再通过深层次的目标语语法词汇的整合输出目标语.传输过程运用映射规则（mapping rules）和国际语过程（interlingua process）来转换源语言和目标语言抽象的和深层次的文本.
(二)基于实例的翻译方法
基于实例的翻译方法最重要的是匹配和提取,和输入源语言文本相匹配并从目标语中提取相等的部分.整个翻译过程是通过对比算法从目标语中找到对应的翻译.也就是通过把源语言分解成语言片段,将片段进一步匹配,从目标语言库中找出最相像的句子成为翻译的最终结果.可以看出,基于实例的翻译方法是通过使用匹配的方法来进行翻译的.这种翻译方法需要目标语语料库足够强大并充满了能与源语言和目标语相匹配或能够对齐（aligned）的句子或短语.
(三)统计法机器翻译
统计法机器翻译首先语言模块对源语言的语言单字进行解码,接下来用语言模块组合成目标语的的句子,然后对目标语的句子进行选择与过滤.由于是基于统计的方法,能够相对齐的数据库至关重要.对输入语言的分割为其后的源语言的合成和目标语片段的输出起着重要作用.统计数据通常依赖于可用的语料库,计算通常是基于概率,所以也叫做基于概率的机器翻译（Probability-based MT）
二、机器翻译方法之比较
(一)基于规则和基于实例的机器翻译之比较
语言之间转换时若结构大不相同,或者涉及到搭配和习语等,语言语法或语法树就不起作用.基于实例的方法可以弥补基于规则的方法从而产生良好质量的翻译.基于实例的方法可以从已翻译的语料库中找到相匹配的翻译.因此,基于实例的方法是对齐,匹配和提取,而基于规则的方法则是规则（语法）,转换和生成,重点是将源语言的结构通过规则（语法）转化成目标语.当涉及复杂的结构和微妙的词汇,基于规则的方法就行不通了,无法生成高质量的翻译.从理论上讲,基于实例的译文来自数据库导出,而基于规则的方法由规则导出.
(二)基于实例的机器翻译和统计法机器翻译之比较
首先二者都需要双语文本,即原文及其译文.统计法机器翻译主要是基于统计概率―词频.基于实例的机器翻译基于片段的匹配,提取和组合,其核心是与源语言相对应的目标语片段的匹配和提取.核心过程是源语言与目标语的对齐与提取.统计法机器翻译的核心则是通过统计的方法来从语料库中对齐.输入的部分分解成源语言并转化成通过概率计算出的目标语词组.统计法机器翻译利用“翻译模型”和“语言模型”,基于实例的机器翻译则是利用语言数据库.
三、结论
表1 资源需求比较
从表中我们可以看到,基于规则的方法需要规则,词汇语法语义分析和分析器等.但是没有包含双语数据库,相对齐的数据,平行语料库.基于实例的机器翻译和统计法机器翻译都包含双语数据库,相对齐的数据,平行语料库,看起来统计法是隶属于基于实例的机器翻译的一个方法.当综合运用这两种方法时,一定会降低错误率并提供翻译质量.
表2 翻译过程之比较
统计法运用的是单词和词组对应的频率统计.基于规则的方法核心在于语法和句法的分析.基于实例的方法则是寻找相对应的语言并提取.所以得方法如何能取其优点,共同运用.当句法行不通时,可以尝试语料库的使用,当二者都行不通时,可以统计词汇频率来继续翻译.随着这些方法的各自缺陷逐步为人们所认知,人们在集中探索系统中集成多种机器翻译的实现方法,每种方法构成的翻译模块作为一个引擎,多个引擎协同配合,共同完成翻译工作,使机器翻译能够发挥最大效能.