统计机器翻译

统计机器翻译
统计机器翻译（Statistical Machine Translation，简称SMT）是机器翻译的一种重要形式，尤其适用于非限定领域的翻译。这种翻译方法的核心理念是对大量平行语料进行统计分析，建立统计翻译模型，然后使用该模型进行翻译。统计机器翻译经历了从基于单词的翻译到基于短语的翻译的演变，并逐渐融入语法信息，以提高翻译精度。目前，谷歌翻译的多种语言对采用了统计机器翻译技术，并在美国国家标准局组织的机器翻译评估中表现出色[1][2][3]。

历史沿革

统计机器翻译的历史可以追溯到1949年，当时华伦·韦弗基于克劳德·香农的信息论提出了基本概念。最早的可行统计机器翻译模型是由IBM研究院的研究人员提出的，他们发表了《统计机器翻译的数学理论：参数估计》一文，介绍了从简单到复杂的五个词到词的统计模型，统称为IBM Model 1至IBM Model 5。这些模型都是噪声信道模型，采用最大似然准则进行无监督训练。然而，由于计算能力和平行语料库的限制，当时的模型难以应用于大规模数据。后来，斯蒂芬·沃格尔提出了基于隐马尔科夫模型的统计模型，被认为是IBM Model 2的有效替代方案。
1999年，约翰·霍普金斯大学夏季研讨会聚集了一群研究人员，成功实现了GIZA软件包，其中包括IBM Model 1至IBM Model 5。弗兰兹-约瑟夫·奥奇（Franz-Joseph Och）对其进行了优化，显著提高了训练速度，尤其是IBM Model 3至5的速度。他还提出了更为复杂的Model 6。奥奇发布的软件包名为GIZA++，至今仍是许多机器翻译系统的基石。为了应对大规模语料的训练需求，出现了GIZA++的并行化版本。
尽管基于单词的统计机器翻译开创了这一领域，但由于建模单位较小，其性能受到了很大的限制。此外，生成性模型导致模型的适应性较差。因此，许多研究者转向基于短语的翻译方法。奥奇再次以其卓越的研究成果推动了统计机器翻译技术的发展，他提出的基于最大熵模型的区分性训练方法极大地提升了翻译性能，并在接下来的几年里超越了其他方法。奥奇还提出了最小错误率训练方法（Minimum Error Rate Training），这是一种直接针对客观评价标准进行优化的方法。