统计机器翻译开源软件介绍，计算机辅助翻译和机器翻译的共性

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1、1950-1980年：统计机器翻译开始于上个世纪五十年代末，将统计学理论与机器翻译技术完美结合，机器翻译中首次实现数据驱动。其中，IBM在 1954 年发出了最早的尝试，提出了重复利用语料库的解决方案，并陆续发表了多种研究。比如，IBM的 Peter Brown 在 1960 年发表的《Statistical Decision-Tree Models for Parsing》（解析的统计决策树模型），以及罗杰斯·斯坦福·贝克（Roger Schank, Stanford-Baker）的 Abstract Meaning Representation（抽象意义表示），均是机器翻译的里程碑。

2、1980-1990年：在这段时期，尽管机器翻译的关注焦点仍然集中于自动语言转换系统，但统计机器翻译仍然是一个重要课题，为当今统计机器翻译技术打下基础。其中，IBM又提出了应用统计学算法建立字典和自动翻译系统的构想，以符号表示单词和句子，使用符号表示进行机器翻译。其实，在上个世纪八十年代中期时候，符号表示技术发展迅速，把机器翻译的语料库不断变大，从而促进了统计机器翻译的发展，且开启了统计机器翻译的先河。

3、1990年以后：1990年代以后，随着计算机的发展，统计机器翻译技术又进一步进化。其中，模型翻译技术和自然语言处理技术的发展成为统计机器翻译取得根本性进步的基础，受益于自然语言处理抈技术中有关词汇、句法分析，所以机器翻译的准确度和可靠性也大幅提高。1999 年，谷歌研发的机器翻译工具将这项技术带动到了新高水平，即将不同语言翻译成英文，称之为AltaVista翻译服务。而2004 年，Google 的语言翻译系统开始发布，彻底改变了统计机器翻译技术在世界上的状况。自 2004 以后，统计机器翻译一直是自动机器翻译技术发展的主要方面，并以庞大的数据量不断并改进推动机器翻译准确度的提高。

（一）统计机器翻译的概念

统计机器翻译（Statistical Machine Translation，简称SMT）是利用大量相同语言或者不同语言之间已有翻译数据对语言表达进行翻译的方式。它是交由计算机来做决策，通过计算相关翻译句子统计信息和模糊度度量标准，来翻译未知句子，即是人们常见的自然语言处理。简言之，统计机器翻译是基于大规模语料库（如新闻文本等）的通过计算实现的翻译系统的归纳和概括，使不同语言之间的高质量的机器翻译变得可能。

（二）统计机器翻译的基本原理

统计机器翻译的基本原理是：根据语料库中的语料，利用概率模型预测最匹配或者最有可能的翻译结果。语料库中的语料可以是双语文本或者多语文本，根据翻译文本中已有的翻译语料，计算概率模型结果，从而对目标语言待翻译的文本进行翻译。

统计机器翻译的分析原理也是概率模型的基础，主要依据语言学理论、基于统计学的方法、机器学习等多种理论和技术，建立语言模型，将变量比如词汇、词性、語法关系等等通过统计学方法尽量让概率结果靠近最佳匹配实现翻译。统计机器翻译可以理解成基于概率模型，预测最匹配或者最有可能的翻译结果，帮助自动翻译达到机器翻译的目的。

（三）统计机器翻译的特点

1、 高准确率：由于统计机器翻译的处理过程是基于概率模型的，而概率模型则是根据语料库中已有的大量语料建立的，因此能够更好地满足不同的翻译要求，并保证翻译的准确率高。

2、 译文有时也会具有双语生僻词特征：由于统计机器翻译较为复杂，且模式设计依赖于大量自然语言数据，因此很有可能产生出生僻词，这种词汇可能不是源语言也不是目标语言的词汇，具有双语性。

3、 使用灵活：统计机器翻译可以支持多种不同语言之间的互相翻译，不仅如此，它还可以使用多种不同的已经翻译过的文本库，以及不同的模型，从而有效地更好地反映不同的文本环境。

（四）统计机器翻译的缺点

1、 难以提高翻译表达的翻译手法、句式：由于统计机器翻译是依赖于已有数据库进行预测翻译，因此所提供的翻译结果主要集中在一般性句子中，而对于精辟的句式、特定手法等，它仍难以直接翻译出来，这也是目前统计机器翻译的不足之处。

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