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翻譯公司論語音翻譯

日期:2012-07-12 | 閱讀:
根據目前國際上研究開發的一些口語翻譯實驗系統所采用的不同的翻譯機制,翻譯公司將其劃分為三種主要類型[Zong et al., 2002]:傳統翻譯方法、非傳統翻譯方法和人機互助的混合翻譯方
根據目前國際上研究開發的一些口語翻譯實驗系統所采用的不同的翻譯機制,翻譯公司將其劃分為三種主要類型[Zong et al., 2002]:傳統翻譯方法、非傳統翻譯方法和人機互助的混合翻譯方法。

3.1 傳統翻譯方法

所謂的傳統翻譯方法主要指如下四種基本的翻譯方法:(1)基于規則(rule-based)的語音翻譯方法;(2)基于事例(example-based)和模板(template-based)的語音翻譯方法;(3)基于中間語義表示的(inter-lingual)語音翻譯方法;(4)基于統計模型的(statistical)翻譯方法。由于這四種翻譯方法是在文本機器翻譯中提出來的,并切有的已被廣泛地應用于商業化翻譯軟件和實驗系統中,因此,我們將其稱之為主流的翻譯方法。關于這些方法的優缺點已經有很多論著中給予了評述,這里我們不再贅述。

3.2 非傳統翻譯方法

所謂的非傳統翻譯方法是指除上述四種基本的方法以外,近幾年來提出和被嘗試的其它各種新的翻譯策略。盡管這些翻譯方法不像傳統的翻譯方法那樣被廣泛地承認和采用,但它們畢竟是眾多的研究者向著實用、高效的翻譯目標逼近的見證,而且其中的許多思想和策略同樣值得我們借鑒。我們將這些翻譯方法稱之為非主流的翻譯方法。

1997年Wakita等人曾提出了一種局部抽取可正確翻譯成分的語音翻譯方法[Wakita et al., 1997],其基本思想是以基于事例的翻譯方法為基礎,翻譯模塊首先對輸入語句進行句法和語義解析,然后在解析結果中尋找那些具有一定的長度(詞匯達到一定的個數)、結構上符合句法、與事例庫中某一例句(或片斷)的語義距離小于給定門限的那些片斷或語塊,最后通過基于事例的翻譯方法只翻譯那些符合條件的片斷或語塊。實際上這種方法采用的是一種“回避困難”的權宜之計。我們注意到,這種翻譯方法并不是從整個輸入語句的全局來進行語塊或片斷的切分[Furuse et al, 1998],而只是局部地計算片斷與事例庫中短語(或片斷)的語義距離,這樣有可能抽取出的翻譯片斷與原輸入語句的含義并不相符,而且,有時候整個輸入語句中抽取不出任何可翻譯的片斷,整個翻譯系統也就無任何輸出。另外,這種翻譯方法與語義計算密切相關,因此,需要有一部高質量的語義詞典和能夠真正反映片斷之間相似性的語義距離測度模型,而這些對于中文計算來說,往往都是比較困難的。

1999年日本德島大學(The University of Tokushima)教授任福繼博士提出了一種基于超函數的翻譯方法(Super-Function Based Machine Translation, SFBMT),這種翻譯方法的基本出發點是:在目前機器翻譯系統不能做到“信、達、雅”翻譯目標的情況下,用戶與其對系統翻譯正確率和譯文可讀性等提出不現實的過高要求,還不如提高系統的運行速度、減少系統開銷、提高系統可控性和易修改性等性能來得現實。例如,一個以英語為母語的機器翻譯系統用戶并不會在意系統把“吃藥”翻譯成“take medicine”還是“eat medicine”。因此,基于這種考慮,任福繼教授提出了利用超函數(Supper-Function, SF)建立原語言輸入與目標語言輸出之間映射關系的實現思路。具體地講,這種方法不像其它基于分析的機器翻譯系統一樣對原語言句子進行徹底的句法和語義分析,而是通過構造SF來建立原語言句子模板和目標語言句子模板的對應關系 [Ren, 1999a]。問題的關鍵是如何獲取SF。[Ren, 1999b] 和 [Ren et al., 2000]介紹了一種機器輔助的從雙語對照語料中獲取SF的基本方法。實際上,這種基于SF的直接翻譯方法,在本質上與統計模型和模板方法是完全一直的。

日本ATR-SLT (Spoken Language Translation Laboratories)研究所的Yamamoto等人提出了一種基于輸入語句改寫的口語翻譯模型,稱之為Sandglass翻譯模型[Yamamoto et al, 2001, 2002;Zong, 2001; 宗,2002b]。這種翻譯方法的一種解釋是當翻譯引擎不能實現輸入句子的正確翻譯時,讓系統的原語言預處理模塊自己實現輸入句子的自動改寫,并不斷為翻譯引擎提供原來語句另外可能的表達形式。其基本思想是借鑒和模擬人在進行口語翻譯時的基本模式。另一種解釋是,由于翻譯模塊能夠處理的語言現象往往是有限的,如果系統原語言預處理模塊能夠生成輸入語句的其它多種表達形式,那么這些表達形式中只要有一個落入到系統可以處理的有限的句型集之內,系統就可以得到原輸入語句的正確翻譯結果。Sandglass翻譯模型的直接效果是把復雜的原語言解析任務從翻譯模塊中分離出來,讓原語言本身來表達輸入語句的含義,翻譯模塊可以采用簡單的轉換方法,例如:模板直接匹配等方法,實現有限集內原語言到目標語言的翻譯轉換。

實際上,Sandglass口語翻譯模型面臨許多新的問題和技術難點,而且,人們最容易提出這樣一個問題:如果系統能夠對原輸入語句進行分析和改寫,那么,為什么不直接將其翻譯呢?

后來,人們提出了基于簡化表達式的語音翻譯方法[Zong et al., 2000b]等多種方法。總起來說,非傳統方法基本上都是在傳統方法的基礎上進行的改造。

3.3 人機互助的混合翻譯方法

人機互助的混合翻譯方法是指多種翻譯策略并用的多引擎交互式口語翻譯方法。目前從事的語音翻譯研究都是針對推進式的對話方式(push-to-talk dialogue),即兩個持不同語言的說話人之間的對話過程是按每人一句進行的,也就是說當一方說完以后,系統把該說話人的語句翻譯完畢并發送給對方,對方聽完來自彼端說話人的翻譯語音后才開始發音。在這種情況下,翻譯人員(翻譯器)可以有機會與說話人溝通,在實施翻譯之前翻譯(器)可以主動地與說話人對話,弄清說話人使用的詞匯,確認說話者的意圖。我們認為,在這種對話翻譯系統中,中間翻譯角色必須具備與說話人對話的能力,即翻譯者與說話人之間應該是交互式的,而不是單向的。但從目前研究情況來看,除了JANUS系統外,幾乎都不是人機交互式的,人們只是在原語言識別和分析技術上下功夫,一廂情愿地希望能夠通過改進識別技術和翻譯策略來提高系統翻譯的正確率和魯棒性,但實際上這有點兒徒勞無功,因為畢竟人說話是無法控制的,說話人愿意怎么講就怎么講,想到哪里就說到哪里,根本不像書面語那樣經過深思熟慮,并且有表達符號標記,而且說話人可能隨時對前面說過的話進行修正,在這種情況下讓系統無論“聽懂”還是“聽不懂”硬去翻譯,根本不給系統提問的機會,這有點兒不合情理,好像翻譯器和說話人也都是不負責任的,說話人不管系統是否理解,只管說,系統則不管理解的對與錯,只管翻。以這種方式實現的語音翻譯系統的正確率和魯棒性至今沒有根本性的改進和提高也似乎是情理之中的事情。

近幾年中人們提出了一些交互式翻譯的設想[Waibel, 1996; Boitet, 1996; Blanchon, 1996; Seligman, 1997, 1998],但通過對這些交互式口語翻譯系統的分析我們發現,其交互過程都是針如何校對語音識別器的錯誤結果進行的,這種實現思想的出發點都是認為機器翻譯模塊只能接受100%正確的輸入語句。而實際上這是不現實的,一方面,語音識別器不可能做到無錯誤識別,尤其說話人在復雜環境下;另一方面,說話人與系統之間的交互過程勢必要影響系統的實時性,更重要的是說話人是否愿意使用這樣一個繁瑣的需要不停地校對錯誤的用戶界面,用戶所能夠忍受的極限有多大?進一步分析,即使機器翻譯模塊接收到的輸入是完全正確的,系統就一定能夠得到正確的輸出嗎?顯然未必。那么,問題就在于系統是否能夠真正“理解”說話人的意圖,如果系統一旦發現輸入語句中存在無法消除的歧義,系統如何與說話人進行交互,向說話人獲取系統想要得到的知識。因此,基于這樣的考慮我們提出了基于對話管理的交互式語音翻譯方法[Zong et al., 2002],在這個交互式翻譯框架下,我們提出了基于填充槽的翻譯方法(Slot-based translation)。

譯雅馨深圳翻譯認為,基于對話管理的交互式口語翻譯方法基本上模擬了人的翻譯過程,該方法不但可以方便地集成傳統翻譯方法和非傳統翻譯方法中的多種翻譯策略,而且可以將語音-語音翻譯和文本-語音翻譯有效地統一起來,有利于推進口語翻譯系統的盡早實用化。

3.4 分析方法與統計方法的比較

分析方法與統計方法一直是自然語言處理中采用的兩大主流方法,實際上,在我們上面介紹的三種翻譯方法中,分析方法與統計方法都是不可缺少的兩種基本方法。在過去自然語言處理研究中,尤其是機器翻譯研究的幾十年中,關于這兩種方法的優劣比較和結合策略等問題的爭論從來都沒有停止過。2002年日本ATR-SLT的Sumita博士介紹,在ATR進行的語音翻譯實驗中,基于事例的翻譯方法的正確率要遠遠高于基于統計的翻譯方法[Sumita, 2002]


 

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