机器翻译出错闹笑话的段子数不胜数，但大数据的应用却令这种技术手段日趋完善。甚至有支持者认为，机器翻译终将取代人力，让人类克服语言障碍交流。然而，技术真能参透人类语言的丰富和微妙之处吗？

　　机器翻译的大数据优势

　　初级机器翻译更像一部电子词典，擅长翻译单个字词和简单句子，但对多义词却束手无策。正因如此，尽管发展多年，纯粹的机器翻译仍然错漏百出。大数据时代的来临，可能彻底改写这种局面。

　　如今的机器翻译系统依据统计学原理工作。通常，设计者向机器翻译系统录入优质人工翻译文本。比对源语言和目标语言文本之后，系统能够自动识别，某种语言中的Ｘ在另一种语言中是Ｙ。结合上下文，机器翻译系统还能识别在何种语境之下，Ｘ应该翻译成Ｚ，而不是Ｙ。

　　牛津大学研究机器翻译的专家菲尔·布隆索姆因此认为，机器翻译就是猜。“电脑其实根本不懂这门语言或任何语法，只不过依据统计学原理确定，应该是‘一条狗’而非‘狗一条’。”他说。

　　这意味着，输入的文本资料越多，机器翻译的准确率越高。这也解释了以数据和资料庞大著称的谷歌为何在机器翻译领域表现卓越。谷歌的机器翻译专有系统堪称业界典范，能够实现６３种常用语言的交互翻译。由于擅长摘取、利用网络资源，谷歌翻译还能实现某些罕见小语种的翻译。

　　机器翻译在特定领域准确率高

　　研究人员发现，如果将机器翻译应用于某一特定领域，其准确率将显著提高。因为这些专业用词精准、简洁。平时用途广泛、含义丰富的单词在该领域只有一个意思。机器翻译发展因此呈现“山头林立”的局面，各企业开发出各自不同的专有系统。在这些翻译系统中，同一个词的意思往往大不相同。

　　这些专有系统的存在，再辅以后期人工编辑，令机器翻译不光是背包客自助学外语的工具，更成为可靠、专业的翻译工具。

　　电脑公司“戴尔”运用机器翻译系统、辅以人工编辑，在官方网站上提供２８种语言阅读版本。戴尔因此缩减了４０％的翻译时间，自２０１１年以来削减四成翻译支出。公司负责相关项目的官员韦恩·布兰估计，戴尔对机器翻译投资的回报高达９００％。

　　专有系统提高了机器翻译的准确率，却限制了这种技术手段的通用性。今年６月，机器翻译专家、使用者和开发商在爱尔兰都柏林参与一个资源共享平台的聚会。主办者希望，越来越多开发者参与其中，共享各自的专有系统，这将极大增强机器翻译的应用前景。

　　人类语言的复杂和微妙非平行语料库能囊括

　　随着电脑运行更快、储存设备更便宜、翻译软件更智能，机器翻译的热爱者忍不住憧憬：会不会有那么一天，人们将彻底告别学习外语的苦恼，借助机器翻译，实现跨越语言障碍的自由交流？

　　对于主要居住在国内、只和本国人打交道的多数人而言，机器翻译会是一个不错的选择。随着技术完善，机器翻译将更为准确可靠，足够偶尔使用外语的人使用。然而，人类语言如此复杂、微妙，远非平行语料库能够囊括。“如果涉及比喻或者任何诗意的语言，就非常困难。”牛津大学学者布隆索姆说，“如果用到一个翻译系统从未见过的双关语，电脑只会字面直译。”

　　如果考虑各种语言的出处和文化差异，有些字词无法翻译，即所谓的不可译性现象，则根本不能指望机器翻译取代人工翻译。

　　另一方面，如果完全依赖机器翻译，会出现所谓的“谷歌漩涡”现象。谷歌翻译之所以备受推崇，因为其借助网络资源摘取了海量人工翻译资源。然而，随着机器翻译应用渐广，越来越多机器翻译的“二手”材料也混入其中。“我们试图鉴别一段译文是否出自自己的系统。”谷歌机器翻译负责人奥赫说，“这意味着，我们将停在过去，不停地重复错误，（系统）却不停地将其显示为正确。”

　　新华社供本报特稿