机器翻译中外部知识的引入：两个实例-张岳

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机器翻译中外部知识的引入：两个实例-张岳

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机器翻译中外部知识的引入：两个实例

张岳
西湖大学副教授/博导

神经机器翻译的优势是可以处理各类序列到序列的任务，但是端到端的翻译过程很难融入外部有用知识。针对此问题，来自西湖大学工学院张岳博士做了“结合外部知识的神经网络机器翻译”的报告。针对神经机器翻译结果中形态丰富语言(如俄语)的词形错误，他介绍了可融合语言学先验知识的词尾增强NMT网络的方法。针对神经机器翻译过程中难以融合用户指定的术语翻译问题，他讲解了基于译文词copy的干预方法。相比传统方案，这种方法即可以使用户指定的译文生效，又不影响翻译结果整体的流畅性和忠诚度。目前这个方法已经在阿里巴巴上线并取得不错的效果，主要应用在电商标题翻译中的应用产品词翻译词典里。

众所周知，认知智能是人工智能的最高阶段，自然语言理解是认知智能领域的皇冠，而机器翻译则是自然语言处理领域“皇冠上的明珠”。

走进2019年，经历了两年多高速发展的“神经机器翻译（NMT）”技术及应用正在面临“成长中的烦恼”，既创造了无数“惊艳”，也带来了很多“吐槽”：从中英翻译的译文质量看，似乎各家NMT引擎正在快速“同质化”，这暗示着NMT的技术发展进入瓶颈期了吗？从技术角度看，对NMT的“可解释性”和外部知识的使用的研究是否有了进展？NMT会突破Transformer，找到下一代模型架构吗？面对一些资源稀缺型语言构建机器翻译引擎，有哪些办法可以改进性能？从应用方式看，机器翻译该怎么用才会让更多人受益？从商业模式看，机器翻译该如何做，才能够做到“高投入高回报”？

机器翻译论坛旨在“构建机器翻译学术界与产业界的交流平台，促进机器翻译产学研共同发展”，已经于2016年5月、2017年9月、2018年5月分别在沈阳、大连、成都举办了三次年度论坛。今年的机器翻译论坛将于2019年5月25-26日在杭州西湖大学举办，5月24日报到，5月25日进行会议研讨，以“机器翻译技术/产业应用报告+圆桌讨论”的形式进行，26日进行自由讨论。我们将邀请机器翻译技术专家学者、机器翻译研发及应用企业高管以及其他各行业的机器翻译爱好者共同参与。

本次论坛由西湖大学文本智能实验室承办、小牛翻译团队与四川语言桥信息技术有限公司共同赞助。热烈欢迎学术界、企业界的朋友积极参与此次论坛，共同畅谈机器翻译产学研！

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