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自然语言处理之统计派

整个20世纪80年代，自然语言处理的研究乏善可陈。在1988

年的计算语言学会议上，IBMTJWatson研究中心机器翻译小组发表

了统计机器翻译的论文，并推出法语/英语的翻译系统CANDIDE，这羽扇纶巾

标志着统计派在大数据的支诗成泣鬼神 持下又回来了。两年后，同一小组又在《计

算语言学》杂志发表论文对他们的沪深300指数 工作做了更加理论性的概括。他们

的语料是加拿大议会的会议纪要。这两篇划时代的文章虽不长，却有

8个作者之多，贾里尼克（FrederickJelinek）是这个小组的核心。贾

里尼克的学术训练是信息论，统计是他们这一派人最自然的工具。他

的金句是：“我每开除一名语言学家，我的语音识别系统的性能就提

高一点。”能让全班哄堂大笑的笑话 火药味十足。

IBM赏识的近义词 小组的成员之一柯克（JohnCocke）因为RISC架构在1987

年就得了图灵奖。也正因此，他在其他方面的贡献被忽视了，例如，

他就是著名的上下文无关文法分析算法CYK的“C”。他在图灵奖的致

辞中说，计算机性能的提升主要源于三个方面：算法、编译器和体系

结构。这三个方面是按女主美到极致娇软的古言 重要性大小排序的，但他的名声却主要来自于

他认为重要性最小的体系结构。草树知春不久归百般红紫斗芳菲的意思 毫无疑问，他对自然语言的兴趣来自

他对编程语言的关注。

其实最早提出墨梅古诗朗读 机器翻译的韦弗（WarrenW感遇张九龄拼音版 eaver）的思路就是统

计。但乔姆斯基登场后，统计方法基本就没饭吃了。乔姆斯基的理由

很简单，语言的可能性是无限的，统计不可能解决问题。乔姆斯基对

统计方法的排斥，恰似波普尔对卡尔纳普归纳法的批判。乔姆斯基不

喜欢统计派的一个理由是他们太像行为主义了：在翻译的统计方法

中，平行语料的左边就是刺激，右边就是反射。

CANDIDE虽有突破，但相较传统方法，性能优势并不明显。2004

年，已在南加州大学的信息科学研究所（ISI）干了两年博士后的德国

人欧赫（FranzJosefOch渡汉江古诗原文及翻译 ）加入谷歌。他在亚琛工业大学的博士论文

就是用大量平行语料构建语言模型和翻译模型。谷歌海量的数据让欧

赫如鱼得水。谷歌翻译器迅速成为行业标杆，在NIST随后组织的机

器翻译测试中一直名列前茅。2014年欧赫在谷歌呆了十年后先后加

入两家基因测序公司。

统计方法的另一个好处是工程师根本不需要语言学知识，也不需

要懂源语言或目标语言，就可从事机器翻译。谷歌翻译团队就没什么

科班出身的语言学家。欧赫认为语言学知识对翻译没什么用处，有时

还会起反作用。