自然语言处理和机器翻译-天上虹翻译

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对自然语言处理感兴趣的翻译工作者，可能对两者之间的关系不甚了解。其实机器翻译是自然语言处理的其中一个重要分支，两者的结合产生了许多便利的应用，极大地方便了人们的日常生活。在这篇文章里，天上虹翻译小编将为大家介绍自然语言处理是什么、自然语言处理的主要内容、自然语言处理和机器翻译之间的交叉成果。事不宜迟，我们一起来看下吧！

1、自然语言处理究竟是怎样的一门科学？

自然语言处理（natural language processing），其实又称计算语言学（computational linguistics），是一门以计算为手段对自然语言进行研究和处理的学科。在不少以计算机科学为主体的书籍中，可以看到类似的定义如：

自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。

自然语言处理的研究目标是表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，这一模型的建立是通过建立计算机框架来实现的。

具体过程可以概括成以下步骤：

1）从语言学角度把自然语言处理抽象为一个语言问题；

2）把这一问题在语言学上形式化，使之能以一定的数学形式，严密而规整地表示出来；

3）把这种严密而规整的数学形式表示为“算法”；

4）根据算法建立自然语言处理的“计算模型”，这样能够使它在计算机上得以实现。

(图片说明：自然语言处理和机器翻译-天上虹翻译)

2、自然语言处理的内容主要都包括哪些？

在语言学的观点中，通常语言可以分为多个层次：语音、词汇、语法、语义、语篇和语用。

相对应地，自然语言处理的内容也可按照如上层次划分为：

1）机器翻译（machine translation）

2）语音自动识别（sound recognition）

3）语音自动合成（sound synthesis）

4）自动文摘（automatic abstracting）

5）人机对话（man-machine dialogue）

6）信息自动检索（automatic information retrieval）

7）术语数据库（term database）

8）计算机辅助教学（computer-aided instruction）

9）电子词典（electronic dictionary）

10）文字自动识别（optical character recognition）

11）文献自动分类（information classification）

受益于关键技术的发展，自然语言处理积累了相当丰富的处理经验，上述应用也有了不少进步。例如，语音自动识别可以用于铁路、民航等无人管理站的问讯系统。自然语言理解，又称人机对话，用来研究如何利用计算机让其理解并运用人类语言，最后用自然语言以对话的方式回答人们所提出的问题；例如百度开发的“小度”、苹果的“Siri”等。

3、自然语言处理和机器翻译之间的交叉成果都有哪些？

两者之间的交叉部分成果有：

1）机器学习

自然语言处理越来越多地通过机器学习的方法来获取语言知识。具体来说，计算机从大量数据中得出“模型”的算法，也就是学习算法，再将经验数据提供给计算机。对构建的初步模型进行调优（包括对数据、参数、特征的调整），不断补充新的数据，逐步让处理程序产生“预测”和“判断”的能力。

2）机器翻译

机器翻译，其实就是使用计算机进行翻译，把一种自然语言生成另一种自然语言而又无需人类帮助的计算机系统。

在机器翻译的过程中，涉及到许多自然语言处理需要解决的经典问题，包括：数据挖掘和清晰、词字切分、词性标注、句法分析等。

在机器翻译中，数据也称语料（corpus），也就是说基于语料库的机器翻译都需要大量的语料作为训练数据来训练模型。不同的语料类型被用来训练不同的模型，如目标语言语料用来训练语言模型（刻画句子的流畅度），平行语料用来训练翻译模型（学习、获取翻译知识）等。

以上内容，就是关于自然语言处理和机器翻译的简单介绍。计算机和翻译的结合，自然语言处理和机器翻译的交叉，都是计算机科学发展的重要成果。相信随着技术的进步和更新，机器翻译能为译者减轻更多的负担，但同时也对译者的译审素质和水平提出更高的要求。

人机共译的时代慢慢到来，夯实自身的翻译素质和综合素养，仍是每个翻译工作者需要努力的方向。

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