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。
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。
另一个促进SMT发展的关键因素是翻译结果自动评价方法的出现，这些方法为翻译结果提供了一个客观的评价标准，避免了人工评价的繁琐和高昂成本。其中最重要的评价指标是蓝色评分。尽管BLEU与人工评价存在一定差距，而且对某些小错误非常敏感，但它仍然是绝大多数研究者的首选评价标准。
Moses是一款由爱丁堡大学研究人员开发的开源机器翻译软件，它的发布使得原本繁琐复杂的处理过程变得简单易行。
工作原理
统计机器翻译的工作原理涉及噪声信道模型、判别式模型以及特征函数等方面。噪声信道模型假设源语言句子可以通过含有噪声的信道编码来生成目标语言句子。在这种情况下，寻找最佳翻译结果相当于寻找目标语言句子的概率最大化。通过贝叶斯定理，可以将这个问题分解成翻译模型和语言模型两部分概率。翻译模型反映了语言之间的词汇对应关系，而语言模型则体现了语言本身的特性。
在IBM提出的模型中，翻译概率被定义为源语言句子和目标语言句子之间的词对齐概率。词对齐是指确定源语言句子中的单词对应于目标语言句子中的哪些单词。IBM Model 1至Model 5以及HMM和Model 6都是词对齐的参数化模型。它们的区别在于模型参数的数量和类型。在参数估计方面，通常采用最大似然准则进行无监督训练。对于IBM Model 1和Model 2，可以直接计算所有可能词对齐的统计量，但对于其他模型，则需要使用近似的Viterbi对齐方法。
判别式模型不同于噪声信道模型，它直接对条件概率p(e|f)进行建模。特征函数是在这个框架下的一个重要概念，它可以用来描述不同的翻译特征。优化准则是指如何估计模型参数Λ，以便在给定训练语料的情况下，获得最佳翻译结果。最小错误率训练算法是目前广泛应用的一种优化方法。
解码是实际翻译过程中必不可少的一部分，它涉及到搜索给定模型参数和待翻译句子的最大概率翻译结果。解码可以采用分支定界或启发式深度优先搜索（A*）方法。
应用与发展
统计机器翻译的应用和发展面临着诸多挑战，尤其是在处理句法差异较大的语言对时。目前的研究重点集中在将句法知识引入翻译框架中，以提高翻译的质量。此外，随着语料库资源的增长和算法的复杂化，处理这些语料需要更强的计算能力。分布式计算的普及为机器翻译技术的并行化带来了新的机遇。机器翻译的客观评价准则也是一个活跃的研究领域，因为评价翻译质量本质上是一个人工智能问题。
相关评论
机器翻译消除了不同文字和语言间的隔阂，被誉为高科技造福人类的一项成就。然而，机器翻译的译文质量一直是人们关注的问题，距离理想的“信、达、雅”水平还有相当大的差距。中国著名数学家、语言学家周海中教授指出，在人类尚未明确了解大脑如何进行语言的模糊识别和逻辑判断之前，机器翻译想要达到“信、达、雅”的高度是不可能的。这一观点揭示了制约译文质量的关键障碍。
参考资料
短语统计机器翻译的句法调序模型.百度学术搜索.2024-10-27
统计机器翻译综述.百度学术搜索.2024-10-27
基于句法的统计机器翻译模型与方法.百度学术搜索.2024-10-27