孩童時(shí)候，看哆啦A夢(mèng)印象比較深的一集就是「翻譯年糕」，那時(shí)候就希望自己能吃一塊能讀懂各種外語，次次考滿分......如今來看，實(shí)現(xiàn)這個(gè)「小目標(biāo)」有希望了！

赫爾辛基大學(xué)語言技術(shù)教授Jörg Tiedemann于2021年3月3號(hào)宣布，他已經(jīng)發(fā)布了188種語言的5億多個(gè)翻譯句子。

這是一個(gè)自動(dòng)翻譯數(shù)據(jù)集，可用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)翻譯。

機(jī)器翻譯（MT）屬于計(jì)算機(jī)語言的范疇，其研究借由計(jì)算機(jī)程序?qū)⑽淖只蜓菡f從一種自然語言翻譯成另一種自然語言。

研究機(jī)器翻譯的研究人員經(jīng)常依靠反向翻譯來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

反向翻譯是指，給定源語言句子x，目標(biāo)語言句子y， 用訓(xùn)練好的目標(biāo)語言到源語言的翻譯模型得到偽句對(duì)(x’, y)，加入到平行句對(duì)中一起訓(xùn)練。

這種訓(xùn)練方式也能起到去噪的作用，即不完美的機(jī)翻模型的輸出包含了噪聲。

在有噪聲的情況下，訓(xùn)練(x', y)和(x, y)的翻譯模型如果都能得到y(tǒng)的輸出,則提升了泛化性能。

當(dāng)更多的單語目標(biāo)語言數(shù)據(jù)被翻譯成源語言時(shí)，反向翻譯使得深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) CUBITT 能夠“超越人工翻譯”。

反向翻譯的有用性取決于目標(biāo)語言數(shù)據(jù)的廣泛可獲得性，這對(duì)于使用人數(shù)少的小語種來說比較麻煩。

反向翻譯對(duì)于檢測(cè)機(jī)器翻譯內(nèi)容的方法也很關(guān)鍵，尤其是現(xiàn)在初創(chuàng)公司將人工智能驅(qū)動(dòng)的「文本生成」技術(shù)逐漸商業(yè)化。

目前，Tiedemann的論文和數(shù)據(jù)集已經(jīng)發(fā)布在了GitHub上。

這并不是Tiedemann第一次試圖通過MT為各種語言創(chuàng)造一個(gè)「地球村」。自2018年以來，Masakhane項(xiàng)目一直在專門針對(duì)NLP中代表不足的非洲語言收集語言數(shù)據(jù)并微調(diào)語言模型。

這個(gè)語言模型取得了不錯(cuò)的效果，這位德國在讀博士就對(duì)這個(gè)模型給予了肯定。

Tatoeba 是一個(gè)龐大的句子和翻譯數(shù)據(jù)庫。Tatoeba 提供了一個(gè)工具，可以讓你看到你所需要的單詞在句子上下文中是如何使用的。

在2020年10月關(guān)于Tatoeba翻譯挑戰(zhàn)的相關(guān)論文中，Tiedemann寫道，“我們的主要目標(biāo)是促進(jìn)開放翻譯工具和模型的開發(fā)，從而更廣泛地覆蓋世界各種語言。”

有多寬泛？訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)涵蓋500種語言和語言變體，以及大約3000種語言對(duì)。忍不住唱一句「你看這個(gè)數(shù)據(jù)集它又大又寬」。

根據(jù) Tiedemann 的說法，還有很多工作要做。他在推特上寫道: “無論如何，這不會(huì)是我將要發(fā)布的最后一套翻譯版本”。“很快還會(huì)有更多語言從英語轉(zhuǎn)向其它語言... ...”