Xi:
@wei ， 评论一下李明教授的机器翻译。我纳闷这年头这么多人跨界来和你抢食啊？

我:
评论啥，我对MT无感了，都。
我现在是，胸怀知识图谱，放眼世界大同。早翻过MT那一页了。
不过话说回来，学自然语言的人如果入行做的就是规则机器翻译，那是上天的赐福。新一辈这种人没有了，所以很多入行多年的人，看到的语言世界，还是井底的一线天。
如果你在没有平台支持下被逼着去做机器翻译，你有福了。你必须从头开始做词典、做 tokenization，做 POS，做短语，做 SVO 句法，你还要做双语结构转换、WSD 词义消歧，最后还有目标语的生成，包括形态生成、调序，修辞上的一些 final touches。
总之 方方面面 你必须全部做到 如果没有平台 没有专用语言 像我们做硕士论文那样用 general purpose language （COBOL，ALGOL，BASIC，甚至汇编）做，那就是在太上老君八卦炉里炼 没得不炼成火眼金睛 后去做 NLP 任何一个方面和应用 都洞若观火 不会被淹没。
现在的 CL 硕士博士呢 动不动就下载一个软件包，瞅准一个子任务 譬如切词，譬如 sentiment，譬如WSD，哪怕是做 MT， 也不用涉及那么多的层次和模块。
老老年文：【立委科普：机器翻译】 但并没完全失效。还有这篇：【立委随笔：机器翻译万岁】。
SMT 不用涉及那么多层次 是因为迄今的 SMT 基本是在浅层打转 从来就没有做到深层，论深度和结构 远远不及我们 30 年前做的 规则MT。
马:
但是比规则的系统实用啊
我:
河东河西啊。
如今董老师的系统等也打磨经年了，很难说谁更实用。论精度 则绝对是后者强，甩出一条街去。
smt 的先驱应该是 ibm ，从加拿大议会英法双语语料开始的。

Guo:
Translation memory 算什么？

我:
说起这个概念，我还有掌故呢。以前记过，差不多也成了 MT 野史或外传了，见《朝华午拾：欧洲之行》，Victor 称作为 translation unit （TU）。他们的所谓的 Chinese Week，当时董老师也去了，我和刘老师也去了。傅爱萍大姐派人领我们参观了红灯区以后，并没有随着我们去参加这个活动。这个活动的设立与我当年为他们做的“汉语依存文法”的工作密切相关。
QUOTE 研究组的骨干还有国际世界语协会的财务总监，知名英国籍世界语者 Victor Sadler 博士，我在71届国际世界语大会上跟他认识。作为高级研究员，他刚刚完成一项研究，利用 parsed （自动语法分析）过的双语对照的语料库(BKB, or Bilingual Knowledge Base)的统计信息，匹配大小各异的翻译单位（translation unit）进行自动翻译，这一项原创性研究比后来流行的同类研究早了5－10年。显然，大家都看好这一新的进展，作为重点向我们推介。整个访问的中心主题，仍然是解答他们关于汉语句法方面一些疑难问题。他们当时正在接洽欧洲和日本的可能的投资人，预备下一步大规模的商业开发，汉语作为不同语系的重要语言，其可行性研究对于寻找投资意义重大。
索性把怀旧进行到底 《朝华午拾：一夜成为万元户》： 这是我为这个DLT项目所做的 Chinese Dependency Grammar 的故事。这篇汉语形式文法的原始版本有链接可以下载：Li, W. 1989. “A Dependency Syntax of Contemporary Chinese”, BSO/DLT Research Report, the Netherlands.  我的工作应该是中国做依存关系最早最完整的作品了。所谓 【美梦成真】 就是这么个来历，跨越近 30 年，纸上谈兵的 syntax 终于化为现实的 deep parser。
刚才一边吃晚饭，一边琢磨这段MT外传，觉得还是有几点可以总结的，笔记如下，各位指正。
（1） 荷兰这个多语 MT 计划本来是规则系统起家，用世界语作为媒介语，用的是依存关系文法的框架，实现的机制是 ATN （Augmented Transition Network），技术领头是德国语言学家舒伯特。
（2） 可是做着做着，剑桥出身的 Victor 博士想出了统计的路线，定义了一个在句法分析基础上、根据统计和记忆决定的可大可小的 Translation Unit （有点像我们用的“句素”的概念），做了实验验证了这条路线的创新，把整个项目在收尾阶段翻了个个儿。而这时候（1989年），其他的MT研究虽然也有 IBM 等开始的统计 MT，但没有一个达到这样的深度。
（3）事实上，直到今天，回顾这个科研创新可以看出，根据 parsed 以后的双语数据库的平行对比，从统计去找 Translation Units，比起后来多数缺乏结构、本质上是 ngram 记忆的 SMT，还是远高出一筹。
（4）在 SMT 中加入 parsing 并不是每个人都有这个条件，DLT 赶巧是先做 parser 做了四五年，有了这个基础。现在和今后的方向从宏观上来看是，SMT 应该重温类似 BKB 双语parsed平行语料库的尝试，走带入结构的道路，才有希望克服现在显而易见的结构瓶颈，譬如定语从句翻译的错误。

mei:
语言学家做MT注重语言的结构，深的浅的。我是ai出生，注重“知识“，互相通融的，但侧重点有区别。
Guo:
一谈到统计和规则，总不免让人想起，库恩的科学革命的结构。根本说来，统计和规则，对于什么是nlp，是有完全不同的定义的。站在统计的角度，古埃及文的解读，作者和鹰品的辨识，错别字的检查和矫正，文章可读性的分类，还有很多很多这样的，都是历史悠久的成功故事。说历史悠久，是因为他们早于乔姆斯基太多年了。但是从规则的角度看，这些大概都不属于nlp。

我:
规则也并非一定要是句法的规则，任何 patterns 包括 ngrams 都可以是规则。学习派用的是 ngram 的分布统计，规则派不是靠量化这些 ngrams 的统计数据，而是把“gram”定义为从线性序列到句法单位的一个动态 unit，用结构化的深度弥补统计性的不足。

Guo:
其实对于mt，统计这一派也更多的是从”机助”翻译甚至阅读来看问题。不管大佬们怎么吹牛，统计这一派从来不以理解人模仿人为目标。他们是非常工程性，实用主义的。

我:
当 gram 被定义为我导师刘倬老师所阐述过的“句素”以后，产生了两个飞跃：
第一是距离从线性走向平面，甚至远距离现象也可以被这种 “ngram” 抓住了： 这类例证我此前显示过很多。第二是 gram 本身从直接量 (literal) 提升为一个具有不同抽象度的 features 的语言学单位总和，连ontolgy亦可带入。这两个飞跃使得应对自然语言错综复杂的规则，变得切实可行。
smt 我们迄今看到的流行成熟的系统，譬如大投入造就的百度和谷歌MT，其缺乏结构和parsing支持的缺点是如此显然，结构瓶颈随处可见。可反过来看董老师在群里显示出来的传统规则+知识 的系统，结构的优势不言而喻。
也许从 scale up，从对付鸡零狗碎的成语性的 ngrams，董老师这类系统目前还无法匹敌百度谷歌 smt，但是假如以董老师系统为核心，给以同等的资源投入和维护，我觉得百度系统无法打得过规则 MT。当然 最佳的办法是二者的某种结合，取长补短。我想说的是，如果硬要硬碰硬的话，在同等投入的基础上，谁敢拍胸脯说主流 smt 一定会胜过规则 mt 呢？
现在是不平等比较，根本不是 apple to apple 较量。历史把 规则mt 推下了主流舞台，但是 smt 的人无论多么傲慢 也还是应该看得见自己的短板和规则mt的亮点。

Guo:
统计这一派，其实有很多人试图引入结构，但鲜有能够有效减少perplexity的。核心的争论，就是问题到底出在哪儿？一种观点是，结构，并不承载太多的附加信息。另一种就是，我们还没有发现更好的更有效的数学模型。这就是为什么，好些人对深度神经就像打了鸡血。

我:
heterogeneous features 引入后的 evidence overlapping 以及 perplexity 等，是研究课题，不过说结构不承载太多附加信息等价于说 ngram 线性的 model 无需改变，这个 model 在20多年中已经被推向了极致，没有多少油水了。白老师说话，model 不对，语言长得啥样框架上就没留下空间，再多的数据，再deep的学习，也是必然遭遇瓶颈的。
的确在某些粗线条任务中 譬如 document classification，一袋子词的ngram模型已经足以满足应用的需要，精度已经够高，结构即便加入也改进余地不大了：这不是我们需要讨论的。我们关注的都是那些显然遭遇瓶颈的任务，包括 MT、包括 IE、包括 Sentiment Analysis，这些任务，显然统计的路线在没有结构助力下，深入不下去。
到目前为止 纵然有一些带入结构的尝试，但很可能是浅尝辄止，还不到结论的时候。
深度神经是一种训练的算法，与语言的结构深度没有必然联系。事实上 迄今为止 对于 text NLP 的深度神经的尝试，除了专门做中间件 parsing 的 research 如 SyntaxtNet 外，对于 NLP 应用方面的任务，基本上还是在语言浅层进行。带入结构的深度神经用于 text NLP， 到底有几家在做？如果没做 或还没做出结果来 那么所谓 Deep Text 就是有意无意的误导（见 【遭遇脸书的 Deep Text】 ）。

杨:
我理解：深度学习主要是可能在语意理解领域 可能会有所改变

我:
譬如？
哪些任务是深度神经擅长、文法工程短板的语义理解呢？
凡是条分缕析的细线条任务，想不出来深度学习可做，文法工程不可做的，无论语义如何落地。

杨:
比如文字到图像的映射搜索呢？我不懂，瞎说的。当然 这个目前远远不成熟 只是猜想

我:
这个还真是没想到，因为其中一端是 text （captions？），可另一端是 image，对于学习，无论神经的深浅，这个任务只要有大量的 data （带有 captions 的 图片集），就是一个很自然的学习的任务。而对于规则，这种形式化的语义落地（映射到图像）在图像那边如何处理并integrate 到规则系统中来对接，似乎没有显然而见的自然接口。

杨：
不过 图像这块就不够成熟 要做这个且早呢。

我:
好。短板不怕，只要心里有数就好。早就知道规则的“经典”短板了：
【手工规则系统的软肋在文章分类】 。
QUOTE 人脑（规则）可能顾不上这么多细微的证据及其权重，但是人脑往往可以根据不同状况抓住几条主线，然后在其中调控，达到解决问题。在 deep parsing 这个 NLP 的关键/核心领域，规则系统的优势更加明显。
再有就是搜索。关键词检索的鲁棒、对付长尾 query 的能力，是规则系统难以匹敌的。
但是如果把关键词搜索作为 backoff，那么加入结构的精准智能搜索（我们叫 SVO search）就顺理成章了。

【相关】

【立委科普：机器翻译】
【立委随笔：机器翻译万岁】

《朝华午拾：欧洲之行》
《朝华午拾：一夜成为万元户》
【美梦成真】
【手工规则系统的软肋在文章分类】
【遭遇脸书的 Deep Text】

Li, W. 1989. “A Dependency Syntax of Contemporary Chinese”, BSO/DLT Research Report, the Netherlands.

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