机器翻译中的知识获取：原理、内容与方法

在探讨机器翻译原理时，我们首先触及了核心概念——"知识"。弗朗西斯·培根提出，“知识就是力量”，强调了知识在人类活动中的重要性。艾伦·费根堡姆则进一步阐述，知识并非单纯的信息，而是信息经过深度处理和转化的结果，它包含了信息的解释、筛选和创新。 董振冬认为，知识是一个复杂的体系，由概念、概念间的关系以及概念属性与属性之间的联系构成。对于机器翻译而言，理解并自动获取这些知识至关重要。机器翻译的发展现状因互联网的推动而日益迫切，但现有系统往往无法满足用户期待，尤其是在处理不同语言间的复杂性上，如“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”这样的困境。 机器翻译面临的挑战主要来自传统方法依赖于人工编写的规则，这限制了系统的扩展性和适应性。知识获取成为瓶颈，解决之道在于通过自动方式从大量语料库中挖掘出各种翻译所需的知识。这些知识包括但不限于： 1. 单语知识： - 分词与词性标注：识别文本的基本组成单元和它们的语法角色。 - 句法分析：理解句子结构，如词性标注和短语结构分析。 - 词义理解：处理歧义和进行词汇聚类，提高语言理解准确性。 2. 双语知识： - 词典知识：对应词汇在两种语言中的表达。 - 结构转换知识：了解不同语言间的句法差异，进行翻译时的结构调整。 - 译文选择知识：根据上下文判断最合适的翻译选项。 获取知识的方式多种多样，包括： - 手工获取：由专家或人工完成规则编写和知识整理。 - 智能人机交互：通过与用户的交互来获取知识。 - 统计方法：如隐马尔可夫模型（HMM）和上下文自由词法规则（PCFG）等。 - 机器学习：如决策树、归纳学习，甚至基于错误驱动的转换学习方法（Eric Brill）。 - 基于实例的方法：通过实例学习来积累和更新知识。 翻译知识的获取过程分为数据预处理、知识挖掘和知识评价三个阶段。其中，双语语料库对齐是关键技术，涉及句子对齐、词汇对齐和结构对齐，以及双语语料库的建设和对齐技术。语料库作为研究自然语言的重要资源，提供了基础数据和规律分析的基础，而双语语料库的对齐则是将两语言文本映射到同一结构上的关键步骤。 机器翻译的知识获取不仅涉及对知识本质的理解，还包括对单语和双语信息的处理能力，以及利用现代信息技术自动从海量数据中提取并整合翻译所需的知识。随着技术的进步，未来机器翻译有望通过更智能的知识获取和应用，提升翻译质量，满足全球化背景下日益增长的语言需求。