本文尝试梳理在前大模型时代的机器翻译实现

大部分来源于黄书剑老师的PPT.

发展历程

• 规则机器翻译
• 实例机器翻译
• 统计机器翻译
• 神经网络机器翻译
• 多语言大模型

基于规则的机器翻译

• 由语言学的专家进行规则制订，语言分析往往采用规则方式进行
• 规则示例：
  • 我 => me(宾语); I(主语)
  • 汉语主谓宾结构->英语主谓宾结构
• 最有影响力的例子为Georgetown–IBM experiment，将60个俄语句子翻译为英文. 论文链接

• 南京大学日汉规则翻译系统

基于实例的机器翻译

• 储存巨量的翻译实例，每次翻译时在存储中寻找接近的翻译实例，逐词替换完成翻译

• 受到数据规模限制

• 我 来自 南京 大学 <==> I come from Nanjing University

  我 来自 X ~ I come from X

  南京 大学 ~ Nanjing University

统计机器翻译

• 很显然上述的两种机器翻译模式都不够“智能”
• 未完待续。。。