活动 | 首届西浦机器翻译论坛暨第三次江苏省翻译技术沙龙

2018 年 12 月 18 日 翻译技术沙龙


12月15日,首届西浦机器翻译论坛暨第三次江苏翻译技术沙龙在西交利物浦大学国际交流中心举办,本次活动邀请到了一批国内外知名翻译专家和翻译研究学者做主旨报告并展开对话。


教育部语言文字研究所冯志伟研究员首先围绕“机器翻译与人工智能”做了专题演讲。


“巴别塔,是人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔;为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,‘翻译’就此产生。”冯志伟研究员用《圣经》故事做他演讲的开头。


他通过讲解语言发展的大致历史、语言在世界的分布、互联网的出现,得出“人类目前对翻译的需求十分急迫”的结论;而大批量数据的产生,也意味着传统的人工翻译无法满足急速扩大的翻译需求,机器翻译应运而生。


冯志伟研究员接着向现场观众简单介绍计算机语言学(computational linguistics, CL)、自然语言处理(natural language processing,NLP)、神经语言程序学(Neuro-Linguistic Programming)等机器翻译技术被提出、运用的大致过程,并点出机器翻译目前取得的成就和面临的问题。


“目前,机器翻译还处在相当初级的阶段,我们要做的还有很多。”冯志伟说。


华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群教授,带来了行业内最新的技术进展,他所做的题为“机器翻译质量评价最新进展”的演讲,涵盖了他所在的团队对机器翻译所做的最新尝试。


刘群教授首先对机器翻译结果质量评价体系进行了简单介绍,并向观众讲解这种评价体系的重要性和面临的困难。


“目前,人工评价机器翻译质量体系存在不少问题,人类在评价时不可避免会出现先后评价标准不一致、成本高昂等问题,所以设计一个机器翻译质量评价体系不可避免。”刘群教授说。


刘群教授随后向观众介绍了他的团队的研究成果之一——直接评价法(Direct Assessment Method),并展示了对这一研究成果的数据测试。


神经网络机器翻译,是近些年兴起的一种全新翻译方法,对机器翻译实现了具有颠覆性的突破。苏州大学计算机科学与技术学院熊德意教授,围绕自己的研究,介绍了基于知识(Knowledge)的神经网络机器翻译。


熊德意教授首先对比了人类翻译过程和机器翻译过程的异同,并指出传统机器翻译主要基于信息库的建立,而且录入信息这个过程是很费时间的。


“我们在寻找一种自动方法,希望可以简化信息录入这个过程。”熊德意教授说,“信息主要分为模型内部的信息和外部信息两种,目前我们主要聚焦外部信息的输入过程。”他随后通过一系列数据和图表介绍了他的研究过程。


“信息对机器翻译来说至关重要,人脑和机器之间存在很大的知识沟差距,因此如何运用好内部和外部信息来完善神经网络机器翻译仍有诸多问题有待解决。”

除三位机器翻译技术领域的专家外,本次活动还邀请到三位翻译研究专家:北京外国语大学高级翻译学院任文教授、上海电力大学外国语学院潘为民教授、西交利物浦大学英语系教授阮周林教授,分别针对“翻译技术伦理”、“全球化语境下的译者素养”、“语篇分析与翻译”的主题分享他们的看法。


本次活动中间还穿插了三次主题讨论,分别围绕“机器可以思考吗?”、“什么样的译员会被机器翻译淘汰?”、“语言学研究对机器翻译可以有哪些帮助?”三个话题展开对话。“我们的每组对话者都是一位机器翻译专家和一位翻译研究学者,每个对话都有特定话题”,对话主持人、西浦英语系张霄军博士说。

“长久以来,机器翻译和翻译研究的专家都分别专注于研究各自的领域,缺乏沟通交流的机会。”担任本次论坛主席的张霄军博士说,“我们想举办一个翻译论坛来为两个领域的专家提供对话的平台;同时,专家的演讲和对话可以让学生们学到很多课堂上学不到的东西,开阔学生的眼界和激发他们的科研热情。”


本次活动由西交利物浦大学英语系主办,西浦会议与活动支持团队、世界翻译教育联盟(WITTA)翻译技术教育研究会、江苏翻译技术沙龙、深圳云译科技有限公司、译直播提供支持。西浦国际事务院长Stuart Perrin教授出席并致欢迎辞。




沙龙君按:翻译领域各路大咖齐聚西浦,共同探讨人工智能、机器翻译和翻译研究等热门话题,听众受益匪浅。翻译行业未来还会面临更多挑战,也有更多机遇,需要专家领路,也需要业内外人士的支持。

登录查看更多
0

相关内容

机器翻译,又称为自动翻译,是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。它是计算语言学的一个分支,是人工智能的终极目标之一,具有重要的科学研究价值。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【CAAI 2019】自然语言与理解,苏州大学| 周国栋教授
专知会员服务
62+阅读 · 2019年12月1日
【CCL 2019】刘康、韩先培:做失败科研的10个方法
专知会员服务
27+阅读 · 2019年11月12日
【CCL 2019】2019信息检索趋势,山东大学教授任昭春博士
专知会员服务
29+阅读 · 2019年11月12日
对话黄学东:语音语言技术是镶在 AI 皇冠上的明珠
微软研究院AI头条
7+阅读 · 2019年5月17日
龚健雅院士:人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战
未来产业促进会
6+阅读 · 2018年12月25日
CNCC技术论坛|自然语言生成:机器写作背后的技术
中国计算机学会
6+阅读 · 2018年9月19日
清华大学:刘洋——基于深度学习的机器翻译
人工智能学家
12+阅读 · 2017年11月13日
Talking-Heads Attention
Arxiv
15+阅读 · 2020年3月5日
Arxiv
7+阅读 · 2018年4月11日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月27日
Arxiv
16+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
【CAAI 2019】自然语言与理解,苏州大学| 周国栋教授
专知会员服务
62+阅读 · 2019年12月1日
【CCL 2019】刘康、韩先培:做失败科研的10个方法
专知会员服务
27+阅读 · 2019年11月12日
【CCL 2019】2019信息检索趋势,山东大学教授任昭春博士
专知会员服务
29+阅读 · 2019年11月12日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员