[AI] 【提高认知】自动翻译技术的演变：从规则系统到深度学习的崛起
机器自动翻译 (MT) 是人工智能历史上最早的应用之一，尤其是在英语和俄语之间的翻译应用。自诞生以来，自动翻译技术从符号系统逐步演化到依赖大数据和深度学习的先进模型。本文将深入探讨机器翻译的早期方法、统计方法和现代神经网络方法的演变过程，帮助大家了解自动翻译技术如何一步步发展至今。
1. 早期符号系统：基于规则的方法
在自动翻译发展的早期，研究人员依赖人类指定的规则集合来进行翻译，期望通过规则编码实现跨语言的映射。这种方法的核心是通过手动创建的语法规则和映射规则来处理句法结构。
- 语法规则与句法结构映射：程序员需要将源语言与目标语言的语法特性逐一映射。这意味着构建一个严谨的规则体系，依赖句法分析器来将源语言句子解析成句法结构，然后依据规则转换成目标语言的句法结构。
- 词对词与短语对短语的等价关系：此方法还涉及构建词典，将源语言的词或短语与目标语言的对应词建立联系。这些词典通过手动标注，形成一一对应的关系表。
虽然这些符号系统可以在特定的情况下实现较高的准确性，但其表现非常脆弱，难以处理自然语言中的不规则性和复杂性。任何未在规则中定义的情况都会导致翻译错误，这种方法对多样化语言和语境的适应性较差。