——2018机器翻译（成都）论坛侧记
2018年5月26-27日，2018年机器翻译论坛首次线下活动（成都论坛）在成都召开，来自东北大学、澳门大学、大连理工大学、苏州大学、广外、厦门大学、香港城市大学、西湖大学、阿里达摩院、科大讯飞、奇虎360、搜狗、腾讯、网易、云译科技等机器翻译技术研发机构以及四川语言桥、厦门精艺达等十余家国内著名的语言服务企业共计50多名代表出席，一起热议机器翻译的技术发展方向及应用落地场景。
“机器翻译论坛”由小牛翻译团队于2016年发起，旨在聚集国内机器翻译研究学者、机器翻译技术开发者、机器翻译需求方等多个领域的代表，对机器翻译技术发展与应用场景进行深入研讨，迄今已经分别成功举办了2016年沈阳、2017年大连两届年度论坛，已发展成为国内最大的机器翻译产学研交流平台。
此次机器翻译（成都）论坛由小牛翻译和语言桥联合主办，云译科技提供了赞助支持，共有35家单位的42名代表出席，分为“技术与应用报告”与“自由研讨”两个部分，机器翻译报告部分由大连理工大学黄德根教授主持，广东外语外贸大学宋柔教授、阿里达摩院陈博兴博士、新加坡技术与设计大学/西湖大学张岳博士、科大讯飞刘俊华博士、厦门大学苏劲松博士、网易见外刘鹏博士、搜狗翟飞飞博士、厦门精艺达韦忠和董事长分别作了精彩的报告，为大家勾勒出如下有关机器翻译技术发展方向与应用落地场景的新“画像”：
l 机器翻译技术发展越来越快
自神经机器翻译技术在2013年被提出以来，机器翻译已经从统计机器翻译时代全面转向神经机器翻译时代，2016年起神经机器翻译在产业界的应用开始爆发，神经机器翻译模型结构进化、异步双向解码技术、数据增强技术、译文后处理和外部知识干预等技术，以及基于graph的自然语言处理技术，让机器译文质量不断提高，可用性越来越强。
l 机器翻译应用场景越来越丰富
随着跨语言海量信息快速交互需求的不断增加，机器翻译技术成为大数据翻译唯一可行解决方案，各种机器翻译应用层出不穷，目前全球每天机器翻译服务提供的在线翻译量已经达到了1万亿词的规模。机器翻译+行业、机器翻译技术+图像技术/语音技术，推动了语音同传翻译、视频翻译等产品一波又一波的发展，从亚马逊到阿里等跨境电商，从Facebook到微信等在线社交平台，从讯飞的语音翻译机、搜狗的多语搜索、网易的视频翻译，甚至在语言服务业，也已经有超过50%的翻译公司和个人在使用机器翻译。
l 人机结合，优势互补
虽然机器翻译目前可以很好地满足网页浏览等“可读性”翻译需求，但离“优质”翻译需求的距离还很远。广外的宋柔教授指出，从语法角度看，由于机器还无法识别复杂中文句子的内部逻辑关系，对于存在多个“小句复合体”的中文句子，机器明显“心有余力不足”。为了得到高质量机器译文，还需要做更多“译前编辑”“译后编辑”等工作。“2017年全球语言服务市场规模达到430亿美元，近几年一直以10%的速度在稳步增长”这一事实也说明，虽然采用机器翻译提高效率、降低成本已经是大势所趋，但是人机结合、优势互补，仍将会是一个长期存在。
报告结束之后的“自由研讨”由小牛翻译创始人朱靖波教授主持，讨论中技术专家与技术爱好者唇枪舌剑，交流的主要话题涉及到：在机器翻译引擎开发方面，机器翻译开发者与用户需要如何合作，实现通过用户反馈来帮助改进机器译文质量及友好功能；在机器译文质量评价方面，传统的BLEU/NIST等自动评价指标不足以满足评价需求、人工评价存在着代价高、容易产生不一致评价结果的情况下，应该采用哪些方法？比如可以采用众包评价的方式，而在电商机器翻译评价上，可以采用用户访问率、用户下单率是否提高等方式来做评价；在高质量训练语料构建方面，除了基于正则表达式进行数据清洗之外，是否可以用神经网络来自动生成清洗规则；在语言资源与技术共享方面，如何建立语言服务公司与机器翻译公司互利共赢的行业生态。
此外，大家还讨论了在机器翻译引擎构建方面，如何采用迁移学习技术、无监督及半监督的机器学习技术，进行资源稀缺性语言/垂直领域的机器翻译引擎研发；在机器翻译与高校翻译教育方面，如何破解“机器翻译与人工翻译”的迷局？人工译员真的需要担心失业么？
对于上述最后一个问题，阿里达摩院陈博兴博士表示，“机器翻译的量过去5年至少翻了两翻，但人工翻译的市场每年也保持了10%的增长速度。在不可逆转的全球化进程中，机器翻译和人工翻译都有大量的机会。对于译员而言，要不断提高自身翻译水平，也要学会利用机器翻译提高工作效率，否则，淘汰你的不是机器，而是那些会利用机器的同行。”
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