基于皮尔斯符号学的人工智能翻译探析.pdfVIP

2024.1江苏外语教学研究

基于皮尔斯符号学的人工智能翻译探析

姚婷婷蒋蓉?

（1．南京师范大学外国语学院；2．皖江工学院基础教学部）

摘要：人工智能翻译的迅猛发展不但使传统人工翻译备受挑战，也进而极大地影响了整个语言服务人才教育产业。

随着自然科学技术和哲学社会科学两个领域在方法论层面不同程度的融合，跨学科的研究思路和研究方法在这一过程

中展现出无与伦比的优势。本文以皮尔斯符号学为理论框架，探查和分析人工智能翻译的发展，认为皮尔斯符号学以

其密的逻辑推论和兼具理性与感性思维的意义理论，可以为人工智能翻译的完善提供思路和方法论指导。

关键词：人工智能翻译；皮尔斯符号学；符号先行

1人工智能翻译：从统计机器翻译到神经网络机器翻译

0引言

当人工智能发展到今时今日，尤其是计算机硬件

语言服务的迅猛发展对不同语种间的翻译效率和设备的革新，人们将感知器和传感器应用于加强计算

效应提出了更高的要求，人工智能辅助翻译便在此形机的计算能力,使得机器借助生命科学和电生物学的

势下迎来了革新,新技术新设备广泛应用于现今的语方法模拟人类神经元的传导机制，逐渐学会了思考和

言服务产业中。近年来，人工智能翻译一直是语言服学习，机器翻译进入到认知智能阶段（张爱玲，杨子

务领域和翻译研究领域讨论和研发的重要课题。世界靖,刘晨璇等2018）。目前我们所熟知的机器翻译

翻译教育联盟翻译技术教育研究会多次以“AI时代翻软件如谷歌翻译（GoogleTranslate）、微软翻译（Mi-

译与研究”为主题召开国际研讨年会，重点讨论人工crosoftTranslator）以及亚洲在线（AsiaOnline）等均采

智能翻译以及人工智能翻译对语言服务人才教育的影用了统计机器翻译（StatisticalMachineTranslation，以

响等。由此可见，从图形识别到语音识别，从词条翻译下称SMT)模式。SMT是一种基于规则和知识的机器

到人工智能同声传译，人工智能翻译器似乎“越粗代翻译，它通过对比分析大量平行语料库，区分性训练计

厄”且展现出超越我们人类的“语言天赋”，人工智能算器以获得参数模型，解码预估的参数和给定的优化

已经在某种程度上扮演了“好译员”。分析传统人工目标,获得待翻译语句的最佳翻译结果，同时构建统计

翻译与人工智能翻译在语言转换层面的特征不仅仅涉翻译模型，在此模型基础上调序和查阅进行翻译输出。

及人类思维运作的生物机制和人工智能机器物理运作SMT系统依赖于所谓的语言模型（languagemodels），

机制，二者还都在很大程度上关涉人类对其自身思维或称目标语的单语语言模型（monolingualmodels），因

理解的哲学和符号学面相。这一领域随着科学技术和此它首先需要解决一个单词在语言中的序列问题，而

人文两大学科不同程度地融合，将受到越来越多地跨语言模式的训练须建立在一个目标语的平行语料库基

学科关注。皮尔斯早在一个多世纪前就去世了，他所础上，或是更大的目标语单语语料库的基础上（Kenny

处的年代还不可能有辅助翻译器,更谈不上人工智能andDoherty2014:278）。在统计机器翻译时代，语料

的翻译。然而,皮尔斯的符号学思想具有超越时代的库的丰富程度很大程度上决定了机器翻译的质量，然

意义,在他的理论中有关符际翻译的固有特性以及符而SMT基于规则（rule-based）和知识（knowledge-

号逻辑的论述，可以为人工智能翻译提供研究思路和based)的翻译方式对源语的处理往往吻匈吞枣，当源

方法论的指导。语语句意群较多较长时，其调序效果就