翻译成机器语言程序（翻译成机器语言的方式）

机器翻译（简称机器翻译）一直是科技领域的一大难题。目前，谷歌翻译、必应翻译、Facebook翻译、宝贝鱼翻译、巴比伦翻译等基于统计机器翻译方法的在线工具的翻译结果勉强可用，但还远未达到完美。

为了提高在线翻译的质量，来自谷歌的三位工程师最近提出了一种全新的机器翻译方法：将语言翻译变成向量空间数学问题，利用数据挖掘技术对一种语言的结构进行建模，然后进行比较与另一种语言的文本结构进行比较，以扩展和完善现有的双语语料库。

该研究成果预印本于9月17日在著名网站arXiv.org上发表后，引起了学术界的广泛关注。

新方法依赖于这样的概念：每种语言都有一组相似的想法，因此在使用单词的方式上也有相似之处。例如，大多数语言都有描述相同动物的单词，例如狗、猫和牛，并且这些单词在句子中很可能以相同的方式使用，例如猫是比狗小的动物。

英语与西班牙语数字向量空间图

数字也是如此。上图显示了英语和西班牙语中数字（一到五）的矢量表示以及它们的相似之处。

语言中单词之间的关系集合称为语言空间，可以将其比作从一个点到另一个点的一组向量。可以进行数学处理，例如，国王减去男性加女性等于女王（国王-男人+女人=女王）。

许多语言在向量空间上都有一些共同点，向量空间线性变换可以用来将一种语言翻译成另一种语言。工程师们表示：尽管我们的方法很简单，但效果却出奇地好。在英语和西班牙语之间翻译单词和短语时，准确率几乎可以达到90%。

中国数学家、语言学家周海中认为，这种基于线性代数的机器翻译方法非常创新和有效。不过，他对不同语系（如英语和汉语）自然语言的在线翻译是否也能有如此高的准确率表示怀疑。他强调，无论采用什么方法提高机器翻译质量，首先要解决的是自然语言本身的问题，特别是语义表达和语用功能的问题，而不是计算机编程或数学建模的问题。

周海忠表示：在人类尚未了解大脑如何对自然语言进行模糊识别和逻辑判断之前，机器翻译的质量不可能达到“信达雅”的水平。