袁小于

(重庆师范大学数学学院，重庆 沙坪坝 401331)

机器翻译(Machine Translation，MT)是借助计算机程序将文字或语音从一种自然语言翻译成另一种自然语言的技术.机器翻译是早期人们研究自然语言识别的中心课题之一，是人工智能研究的重要成果，其历史可以追述到上世纪的50年代初期.但是由于当时人们认为只要“找出两种语言间的对应词，然后经过简单的语法分析调整词序就可以实现翻译”［1］，使机器翻译的研究工作走入了死胡同，因为机器翻译的结果很难达到预期的效果，以至于1966年美国科学院在一个报告中指出:“在可预见的将来，机器翻译不会获得成功”［1］.

根据实际应用，机器翻译可以简单地分为文本翻译和语音翻译.文本翻译是以词-词、句-句、篇-篇的模式实现翻译任务的.语音翻译则还得使用语音识别技术(Automatic Speech Recognition，ASR)和语音合成技术(Text To Speech，TTS)或者真人语音库技术，才能从源语音生成目标语音，语音转换时具有更高的灵活性和不规则性，比文本翻译难度更大.相比文本翻译的大概可用的情况，语音翻译技术还远远没有达到实用的阶段.因此，本文限定讨论机器翻译就指文本机器翻译，以下同.

根据机器翻译获得知识的方式，机器翻译发展到现在可以分为两类［2］:一类就是基于人工获取知识的方法或者基于规则的方法，这是传统的经典机器翻译方法;另一类是基于机器自动学习知识的方法，分为非参数方法(或实例方法)与参数方法(或统计方法)两种……