机器翻译的形式、发展历程、优缺点及相关政策一览

机器翻译的形式

机器翻译的形式有词典翻译、计算机辅助翻译和文本或语音的句子及段落翻译三种。词语翻译提供的服务较为基本;计算机辅助翻译是利用计算机的自动记忆功能将用户翻译资料转换至翻译内容中，以协助人工翻译，还能够为用户以后的翻译行为提供便利;文本或语音的句子及段落翻译与词典翻译较像，不过内容较为复杂。

机器翻译的优点

成本低：与人工翻译相比，机器翻译的成本较低，无需人工操作，且单次软件的开发可以多次进行使用;另一方面使用机器翻译还能够减少雇佣专业人员的成本。

易于把控：机器翻译是按照规则执行的，流程固定，翻译时间能够比较精准地进行估算。

翻译速度快：机器翻译程序速度比人工翻译要快，能够更加节省时间。

机器翻译的缺点

翻译表达不精准：机器翻译以大数据和人工智能为基础，在生活常识、文化背景和人类风俗习惯方面的储备比不上人类，只能通过自动化设定来翻译，容易导致翻译结果缺乏关联、生硬乏味，结果往往不够准确;尤其是在文学翻译领域，机器翻译目前还不能够替代人工，达不到感情与文学性的要求。

训练数据不足：目前机器翻译的方法依旧以经验主义方法为主，可以运用于机器翻译训练的语料库数据资源缺乏，导致其质量难以有质的提升;且目前机器翻译的数据多来自政府文档，资源覆盖面狭窄，基本都是官方领域的语料，缺少娱乐性语料、口语语料和网络用于的语料。

模型不具有通用性：基于某一种领域语料库的机器翻译模型在其他领域进行应用时结果往往不尽如人意;模型的差别大幅减缓了机器翻译行业的发展进程，目前学者还在加快相关领域研究。

机器翻译相关政策

2016年5月，发改委、科技部、工信部和中央网信办发布《“互联网”+人工智能三年行动实施方案》，表明要加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、新型人机交互、自然语言理解、机器翻译、智能决策控制、网络安全等应用技术研发和产业化。

2017年7月，国务院发布《新-代人工智能发展规划》，表明要大力发展人工智能新兴产业，开发面向人工智能的操作系统、数据库、中间件、开发工具等关键基础软件，突破图形处理器等核心硬件，研究图像识别、语音识别、机器翻译、智能交互、知识处理等智能系统解决方案，培育壮大面向人工智能应用的基础软硬件产业。

2017年12月，工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，明确指出培育智能翻译行业，推动高精准智能翻译系统应用,围绕多语言互译、同声传译等典型场景,利用机器学习技术提升准确度和实用性。

2018年11月，工信部发布《新-代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》，要求大力发展智能翻译系统，到2020年，明显突破多语种智能互译，显著提升少数民族语言与汉语的智能互译准确率,产品达到国际先进水平。

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参考资料

《头豹研究院：2019中国机器翻译行业研究报告(28页).pdf》