2017年9月初，數(shù)百名機器翻譯研究人員將降臨丹麥哥本哈根。他們在第二屆機器翻譯大會(WMT17)上找出了誰的機器翻譯系統(tǒng)最好。

競爭很激烈。2016年，從20多個機構近200個MT系統(tǒng)提交并評估了10個不同的所謂任務。

自2006年以來，WMT每年舉行一次，首次以年度研討會的形式舉行。隨著近期MT研究的熱潮，2016論壇升級為會議。

WMT17是在2017年9月7日至11日召開的自然語言處理經(jīng)驗方法會議(EMNLP 2017)上召開的，由計算語言學協(xié)會組織。

對人工智能和自然語言處理等子領域的興趣激增對組織者來說是一個福音，他們說注冊量比最初的估計高出150%。

為了找出哪個系統(tǒng)是最好的，WMT17為研究人員提供了八個常見的任務，包括新聞翻譯、生物醫(yī)學翻譯、自動后期編輯和神經(jīng)MT(NMT)系統(tǒng)的訓練。事實上，2017年是研究人員提交NMT任務的第一年。2016年，NMT仍然只是作為一個“感興趣的話題”被提及。

新聞翻譯分享任務的初步結果是有的，無論是人工評測還是自動評測。一些組織者進行的自動評估結果也已公布。此外，會議文件草稿已在網(wǎng)上提供。所有共享任務的最終結果將在會議期間公布。

WMT 2017的主要組織者包括約翰·霍普金斯大學語言和語音處理組教授、全知科技首席科學家Philipp Koehn和愛丁堡大學高級研究員巴里·哈多。

在列出的21個組織者中，有來自海德堡大學、愛丁堡大學和布魯諾·凱斯勒基金會的代表。

在WMT規(guī)劃委員會的115名研究人員中，約有四分之三來自學術界，七名來自愛丁堡大學，六名來自阿姆斯特丹大學，四名來自卡爾斯魯厄理工學院。

蘇黎世大學的Martin Volcker最近獲得了他的NMT項目的研究資金，紐約大學的Kyunghyun Cho也將出席，他將在即將舉行的SlatorCon new york conference上發(fā)表演講。

大型技術公司已經(jīng)涉足WMT多年，2017年，如IBM、谷歌、亞馬遜、微軟。公司計劃委員會中有好的代表。臉書顯然不存在。2017年8月初，宣布徹底轉型為神經(jīng)MT。

WMT發(fā)布的成果已經(jīng)成為大規(guī)模的技術。公司學術研究人員和研究團隊評估其系統(tǒng)的關鍵基準。

然而，商業(yè)機器翻譯提供商往往遠離WMT的競爭，因為它涉及幾個月的準備，結果是不確定的。如果你的系統(tǒng)排在下半部分，它就不能上市。

然而，例如，商業(yè)提供商將使用WMT來對他們的系統(tǒng)進行基準測試，并在為新的語言組合開發(fā)系統(tǒng)時使用獲得的BLEU分數(shù)來進行完整性檢查。

在WMT之后的主要EMNLP會議上，機器翻譯，尤其是神經(jīng)機器翻譯的會議將被強調(diào)。這些會議將與關于機器學習、多語言自然語言處理(NLP)、NLP應用和語言理論的討論一起舉行，僅舉幾例。

編者按:本文已更新，包括新聞翻譯分享任務的初步結果。把這個信息交給Tilde的研究員MārcisPinnis，交給我們。

編譯:語言學家上海翻譯公司