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1989 年荷兰 董老师、立委访问 BSO 机器翻译组,组长 Witkam 请客并合影
董振东老师翻出来一张老照片,让我想起往事。说话快30年了。1989,我不过是刚入行两年的初生牛犊, 而董老师已经完成了中国第一个实用MT【译星】产品的研发,风华正茂。
“1989年夏天,我和导师刘倬去德国慕尼黑应参加第二次国际机器翻译最高级会议。此前,我跟荷兰BSO(Buro voor Systeemontwikkeling BV)公司的机器翻译研究组一直有联络,应约为他们的以世界语作为媒介语的多语机器翻译系统 DLT,编写了一部现代汉语依从关系的形式句法。他们听说我们要来欧洲,就邀请我和我的导师,还有中国机器翻译界知名人物董老师,会后顺道访问他们的实验室一周,做学术交流,共同讨论汉语句法里的一些疑难问题。这次活动,他们称作 Chinese Week.
“我们是应慕尼黑机器翻译峰会的召集人,西门子公司的S先生特邀,提交论文,介绍我们的JFY英汉系统。这是我第一次出国,一切陌生而新鲜。大会在大酒店的拱圆形讲演大厅举行,气派豪华。我的导师是俄语出身,所以派我上台宣讲论文。初生牛犊不怯场,我报告完后,回答了两个问题下场,正赶上中场休息时间。大概东方面孔的报告人很少,慕尼黑电台的记者现场采访了我,询问我的观感,还好没有涉及64的问题(当时64刚过,风声很紧,我们办到一半的出国手续,又重新审查一遍,险些泡汤)。
“游览阿姆斯特丹后,我们按计划去Utrecht的BSO公司访问一周。DLT 项目研究组十几个人,一半是语言学家,一半是工程师,看得出来,这是个气氛融洽的团队。德国世界语者 Klaus Schubert 博士是系统枢纽“依存关系句法”(dependency grammar)的设计人,在项目第二阶段继 Witkam 成为项目组长。71届大会后招进来的美国世界语者 Dan Maxwell 博士,负责东方语言的句法项目的承包、质询和验收,是我的直接领导(十年河东,十年河西,后来我成为他的 boss,这是后话,见《朝华午拾:水牛风云》)。Dan一看就是老实人,照顾我们客人殷勤有加。我看到他早上骑自行车来上班,笑着跟他说:“我在北京上班跟你一样”。
“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。
“期间,Victor以世界语朋友身份,请我到他家吃晚饭。他住在离公司不远的一栋公寓里,太太来开门,先跟丈夫轻吻,然后招呼我进来。太太也是世界语者,忘了哪国人了,总之是个典型的世界语之家,家庭用语是世界语。Victor告诉我,太太实际上会一些英语,但是用英语对她不公平啊。太太很和善,跟我说,他们俩非常平等,她做饭,Victor洗碗。我说,这跟我家的分工一样,我最爱洗碗这种简单劳动。她笑着说,“Victor, vi havas helpanton hodiau (你今天有帮手了)”。饭后Victor洗碗,并没有让我插手,我站在旁边陪他聊天,一边看他倒进大把的洗涤液,满是泡沫把餐具拿出来,用干布擦干。我告诉他们,这跟我的做法不同,我们总是怀疑化学制品有毒或副作用,最后必须用清水涮净才好。太太不解地问:“洗涤液如果有毒,厂家怎么能生产呢?” 这倒把我问住了。Victor夫妇和蔼可亲,我感觉在老朋友家一样,饭后一边吃甜点和水果,一边闲聊,尽兴而归。” 摘自 《朝华午拾:欧洲之行》
“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,还是一线天。如果你在没有平台支持下被逼着去做规则机器翻译,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,从语言分析到语言生成,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。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。
“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。
(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。(当然现如今的深度学习对MT的革命性推进,虽然仍然没有利用显式的语言结构,但真正海量数据的深度学习似乎有效弥补了结构的不足,不像此前的 SMT 那样捉襟见肘。)
(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和NMT 可以重温类似 BKB 双语parsed平行语料库的尝试,走带入结构的道路。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端对端进行。” 摘自 《河东河西》
《朝华午拾:欧洲之行》
《朝华午拾:一夜成为万元户》
【美梦成真】
Li, W. 1989. “A Dependency Syntax of Contemporary Chinese”, BSO/DLT Research Report, the Netherlands.
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