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【睆畹雄腹j準確評核機器翻譯 利「自學」進化

2017-02-08
■機器翻譯發展蓬勃,評鑑方法的改進有助其發展。 網上圖片■機器翻譯發展蓬勃,評鑑方法的改進有助其發展。 網上圖片

近年機器翻譯(machine translation)發展蓬勃,市面上出現各種自動翻譯系統,如網上翻譯系統及手機翻譯程式等。特別是過去一兩年間,除了基於語言規則及統計方法的翻譯系統外,開發商陸續推出以深度學習(deep learning)及遞歸神經網絡(recurrent neural network)為基礎的神經機器翻譯系統(neural machine translation systems)。

如此一來,用家選擇更多,我們如何評鑑各家系統,加以比較,擇優而取,更形重要。為此本文概述若干評價方法,供各界參考。

「回譯」比較原文 未必可靠

最簡單的方法是「回譯」(round-trip translation),先利用機器翻譯系統把原文譯出,然後再經電腦把譯文譯回原來的語言,如此比較最初的原文及經回譯後的「原文」,若兩者相似,則系統表現較佳,否則未如理想。此法快捷簡便,用家即使不懂譯語,仍可據此估計電腦譯文是否穩妥。

不過,系統把譯文譯回原語時,譯文中的錯誤或有增減,故兩篇「原文」相似與否,未必在任何情況下均能如實反映翻譯系統之高下。

要更準確地評價翻譯系統,我們可設立評分準則,然後邀請評審員按之為電腦譯文評分。美國上世紀60年代設立語言自動處理諮詢委員會(Automatic Language Processing Advisory Committee),研究俄英自動翻譯水平,做法可供借鑑。

當局就譯文準確及可讀程度兩方面設立評分標準,分設9個至10個等級,描述各級譯文應有水平。當時還聘請了兩組評分人員,一組為英語人員,另一組則兼通英俄雙語;所有人員均須就兩方面評分,確保分數客觀準確。

人手評分需時耗費大

然而,人手評分往往需要不少時間及開支,自動的評鑑方法遂成潮流。自動評鑑即電腦自行評估系統質素,一般以參考譯文(如人工翻譯的譯文)為評分標準。電腦比較系統輸出及參考譯文,按相似度自動評分,兩者相似度高則給予較理想分數。常見計算方法有很多,包括精確率、召回率、F值、BLEU及NIST等,網上相關資源豐富,讀者可自行參考。

值得注意的是,翻譯系統的各種評鑑方法,除了幫助用家挑選及善用系統外,對機器翻譯本身發展也有關鍵作用。更具體而言,新一代翻譯系統強調自行學習及提升翻譯能力,電腦怎樣準確評核翻譯水平,自動改進弱點,實在非常重要,值得深入探討。■琤芮瑊z學院商務翻譯課程總監 蕭世昌博士

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