万能翻译机的发明
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发布时间：2022-12-28 11:39
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时间：2023-10-22 23:50
1. 机器翻译的提出（1933-1949）
机器翻译的研究历史最早可以追溯到 20 世纪30年代。1933年，法国科学家 G.B. 阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。
1946 年，世界上第一台现代电子计算机 ENIAC 诞生。随后不久，信息论的先驱、美国科学家 Warren Weaver 于 1947 年提出了利用计算机进行语言自动翻译的想法。1949 年，Warren Weaver 发表《翻译备忘录》[1]，正式提出机器翻译的思想。
2. 开创期（1949-1964）
1954 年，美国乔治敦大学在 IBM 公司协同下，用 IBM-701 计算机首次完成了英俄机器翻译试验。IBM 701 计算机有史以来第一次自动将 60 个俄语句子翻译成了英语。但是没人提到这些翻译得到的样本是经过精心挑选和测试过的，从而排除了歧义性。
这一时期，美国与苏联两个大国出于对军事的需要，投入了大量资金用于机器翻译。集中在英文与俄文的语言配对翻译，翻译的主要对象是科学和技术上的文件，如科学期刊的文章，粗糙的翻译足以了解文章的基本内容。欧洲国家由于经济需要，也给予了相当大的重视。机器翻译于这一时期出现热潮。
3. 受挫期（1964-1975）
然而，正当一切有序推进之时，尚在萌芽中的 “机器翻译” 研究却遭受当头一棒。1964 年，美国科学院成立了语言自动处理咨询委员会 (Automatic Language Processing Advisory Committee)。委员会经过 2 年的研究，于 1966 年 11 月公布了一份名为《语言与机器》（简称 ALPAC 报告）的报告[2]。该报告全面否定了机器翻译的可行性，并宣称 “在近期或可以预见的未来，开发出实用的机器翻译系统是没有指望的”。建议停止对机器翻译项目的资金支持。受此报告影响，各类机器翻译项目锐减，机器翻译的研究出现了空前的萧条。
4. 复苏期（1975-1989）
1970中后期，随着计算机技术和语言学的发展以及社会信息服务的需求，机器翻译才开始复苏并日渐繁荣。业界研发出了多种翻译系统，例如 Weinder、URPOTRAA、TAUM-METEO 等。 其中于 1976 年由加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦*翻译局联合开发的 TAUM-METEO 系统，是机器翻译发展史上的一个里程碑，标志着机器翻译由复苏走向繁荣。
5. 发展期（1993-2006）
这一时期主要是统计机器翻译。
1993 年 IBM 的 Brown 和 Della Pietra 等人提出的基于词对齐的翻译模型。标志着现代统计机器翻译方法的诞生。
2003 年Franz Och 提出对数线性模型及其权重训练方法，这篇文章提出了基于短语的翻译模型和最小错误率训练方法。对应的两篇文章Statistical phrase-based translation[3]和Minimum error rate training in statistical machine translation。[4]标志着统计机器翻译的真正崛起。
6. 繁荣期（2006-至今）
2006年，谷歌翻译作为一个免费服务正式发布，并带来了统计机器翻译研究的一大波热潮。这一研究正是Franz Och于2004年加入谷歌，领导谷歌翻译。 正是因为一代代科学家们不懈的努力，才让科幻一步步照进现实。
2013 Recurrent Continuous Translation Models[5]，Nal Kalchbrenner和 Phil Blunsom提出了一种用于机器翻译的新型端到端编码器-解码器架构 。该模型使用卷积神经网络（CNN）将给定的源文本编码为连续向量，然后使用循环神经网络（RNN）作为解码器将状态向量转换为目标语言。他们的研究可视为神经机器翻译（NMT）的开端，
2014 Sequence to sequence learning with neural networks[6].是由Bengio提出的，基于encoder-decoder架构，其中encoder和decoder都是RNN结构，使用的是LSTM。这个架构也上线到Google的翻译中，翻译的质量有些可以超越人类。
2015 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[7].在以往的encoder-decoder框架上加入对其的attention权重。
2017 Attention Is All You Need[8].Transformer抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。Transformer的主要创新点在于multi-head、self-Attenion，基于此，transformer可以并行操作，大大加快了训练过程。
2018 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[9].BERT本质上是在大规模的语料上，运行自监督的方法，学习到一个好的特征表示。那么下游任务，可以BERT训练的词向量，作为输入，做一些fine-tune则可完成任务。主要通过Mask Language Model(MLM) 和 Next Sentence Prediction(NSP) 的这两个任务训练，得到词特征表示和句特征表示。
三、参考
参考论文：
[1]http://www.mt-archive.info/Weaver-1949.pdf
[2]Thierry Poibeau, "The 1966 ALPAC Report and Its Consequences," inMachine Translation, MITP, 2017, pp.75-89.
[1]Koehn P , Och F J , Marcu D . Statistical Phrase-Based Translation[C]// Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology. Association for Computational Linguistics, 2003.
[4]Och, Franz Josef. "Minimum Error Rate Training for Statistical Machine Translation." ACL, 2003.
[5]Kalchbrenner, N., & Blunsom, P. (2013, October). Recurrent Continuous Translation Models. InEMNLP(Vol. 3, No. 39, p. 413).
[6]Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. InAdvances in neural information processing systems(pp. 3104-3112).
[7]Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate.arXiv preprint arXiv:1409.0473.
[8]Vaswani A , Shazeer N , Parmar N , et al. Attention Is All You Need[J]. arXiv, 2017.
[9]Devlin J , Chang M W , Lee K , et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. 2018.
参考回答：
干货 | 关于机器翻译，看这一篇就够了
讯飞开放平台：机器翻译三大核心技术原理 | AI知识科普
神经机器翻译：历史与展望
人工智能机器翻译的发展经历了哪几个重要阶段？
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时间：2023-10-22 23:51
本周一，又有人（微软）说：自己发明了世界上第一个万能翻译器。之前也有新闻表示某机器翻译系统能够在超短时间内翻译完文学巨著《战争与和平》（没读过的可以去图书馆看一下，一套四本，实际感受一下究竟有多厚）。且不论文字翻译是否优美，对于情感把握、断句能力都值得质疑。
但是笔者承认，对于没有外语基础的人，翻译系统能够提供无误的基础语言翻译确实在全球化时代有很大帮助。但是旅行和商务需要的简单用语翻译，不等于文学巨著的翻译。
从技术角度来讲，翻译软件依靠的也是深度学习的词汇、语句、文学作品的大量输入，并无太多新意。但是从翻译模式上来讲，对于拍照和语音的支持的确为用户带来了诸多方便。
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时间：2023-10-22 23:51
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时间：2023-10-22 23:52
前三个功能操作比较简单，最后的多人交替实时翻译需要对话发起者在应用程序中产生一个会议代码，其他人输入此代码可加入聊天，之后每个人在自己的手机或 PC 上可以看到或听到自己设定语言的翻译结果。
据悉，目前微软翻译支持 9 种语言的语言输入，和近 60 种语言的文字间翻译。
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时间：2023-10-22 23:52
