目前各种机器翻译服务质量均不佳，技术难点有哪些?
这个问题可以从两个方面来回答：(1) 音字转换和机器翻译的复杂程度不在一个量级。 音字转换中，一个声母+韵母的自合都会生成一个汉字 ；在机器翻译中，一个英文词可以翻译成多个中文词，也可以多对一，多对多。另外，机器翻译中输入语言和输出语言的语序经常需要调整，而音字转换不存在这个问题。因而两个问题需要搜索的空间不在一个量级。(2) 用户对输入法和机器翻译的心理预期不同。输入法中的上下文预测是一个辅助功能，如果预测给出的首选项错误，用户多翻几页总能找到正确的汉字。而机器翻译中一旦出现错译、漏译等情况，都会严重影响用户的使用感受。因此用户容易觉得输入法中的上下文预测好用，而机器翻译产品很难用，质量很差。
■网友
机器翻译考虑的是两种语言之间的互换，而不同语种的语法结构有可能存在很大的差异，再加上表达习惯的差异等因素，其难度要高于拼音预测汉字。
■网友
同意赵晶的回答！从机器翻译的技术而言，主要是3种：基于规则的机器翻译技术（我的理解是，双语词典+人工写翻译规则），基于实例的机器翻译技术（把原来翻译好的双语句对收集起来，配上双语词典，很多计算机辅助翻译软件（如Trados、MemoQ等）主要采用的技术），基于统计的机器翻译技术（从大规模双语句对中利用统计的方法学习双语知识构建翻译模型，但是目前仅使用了词串一层的知识，语言学角度的句法知识用得少之又少，更别提语义知识了）。我觉得，Xu Sean说的也有道理，让GoogleTranslate这样的通用型机器翻译系统翻译出高质量的结果来，真的是不切实际。正如一个人，如果他什么都懂，估计十有八九他什么都不精，机器翻译也是这样。比较可行的办法是打造专业领域的机器翻译系统，就是说，使用大规模、特定领域的数据，训练出特定领域的机器翻译系统，让这个系统去翻译这个领域的数据，只有这样做，机器翻译系统的结果才可能提高质量。目前除了SDL在做这样的事情，也有其他公司在做，比如杭州雅拓的NiuTrans Server，它是一套专门帮助用户搭建本地化、专业化、个性化的机器翻译系统，具体情况您可以上他们的网站（http://www.zjyatuo.com）上去看看。
■网友
曾经在学校图书馆看过一本非常扯淡的技术书，书名就叫《机器翻译》！后面还有个考试题啊考试题，考的是这本书里说的那些概念！通过了就能拿到“机器翻译资格证”！这是我这辈子看过的最扯淡的书了……吐槽结束，开始答题：机器翻译的技术通道是翻译软件，依靠的是算法，做这个活儿的人是程序员，也就是软件工程师；但翻译的内核是语言和语言之间的对等，做这个活儿的人得是相关语言的翻译家，且须精通语言学。前者高中要进理科班，后者要进文科班。同时具备这俩功能的人恐怕太少太少了。（不过乔姆司机可是搞数学出身的呦喂！）
■网友
目前机器翻译还是在一个照猫画虎的阶段，可以把逻辑清晰（或简单）和短句翻译的凑合，长句就不好使了。原因从两个层面说：1. 中英文语言学特征。虽然某个旅居日本的深度学习大神在博文里说过，中文和英文在结构上比较像，日文和英文比较不那么像（其实他要是把日语里那些没用的前后缀去掉就不会这么说了）。这种相似是相对的，其实英法更像，像到你能感觉到为啥法国人鄙视英国人。个人认为，中文的形容词、名词、动词，都可以是一个词，然后基于语境给予其不同的含义。英文恨不得你刚吃完饭，eat就得变ate，变化规则太细致了。每当这种情况，机器翻译就傻眼了，因为它是基于统计学啊（nmt也是），那么概率大的翻译结果就被生成了。2. 神经网络的局限性。目前的nmt系统有一个分支是rnn来做底子，再加些花样。其中的语言模型，本质上还是基于统计学来支撑它完成翻译。然后配以高质量样本。首先rnn的底子学的其实是一种映射关系，并没有逻辑推理在里面，至于两种语言的映射关系，有点像玩扑克牌，你出一个它出一个，都是有规则的。那么问题来了，中文花样太多了，英文不一定都能对上。目前最好的效果都是在英语和法语的数据集上，原因很简单，给你一句法语，不会法语的根据英语就可能猜出来意思。所以nmt擅长学这种映射关系清晰的语种之间的关系。样本质量如果参差不齐，那么谷歌翻译就更不准了。因为目前为止这些个翻译系统，没有推理和联想的能力，所以一个意思的一句话，换个句式就可能翻飞了。所以机器取代人类就是扯淡，没人贡献语料了，机器就无法工作了。忘了说拼音预测，拼音预测和机器翻译八杆子打不着，如果打着也是因为它们都基于语言模型工作。接上面，预测下一个拼音字母其实是一种规律的学习，作为发音系统，规则必须清晰严谨，所以rnn语言模型也好，cnn语言模型也好，都擅长学习条条框框的东西，很自然的就能学习已知前三个字母，求第四个的问题了。因为都还是概率模型，这个概率可比夸语言的好学多了。这个就好比输人三个中文字，去推第四个：你叫什（）。答案肯定是“么”、“啥”之类的。所以，拼音准是因为规则比较简单，不像语言本身有很多花样。
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