代友转发:发起成立中文机器翻译定期学术沙龙

  以下文字代友Alex转发,如果哪位读者有水木帐号,恳请转载到“水木自然语言处理版”,非常感谢!Alex从事的是技术翻译相关的工作,对机器翻译比较感兴趣,希望搞个北京地区线下交流的自然语言处理的学术沙龙,主要面向中文机器翻译,也欢迎NLP其他领域的朋友,以下文字系Alex所写:

中文机器翻译是自然语言处理的重要应用领域之一,其跨学科的特点非常显著,涉及了语言学、数学、计算机、认知科学等多种学科。

目前在北京和全国对相关研究感兴趣的人很多,相对分散。仅仅在北京,从事相关研究的北京高校和科研院所就有清华大学、北京大学、中科院各研究所、北京外国语大学、北京师范大学、北京邮电大学、中国传媒大学、北京交通大学等。

鉴于此,拟组织定期学术沙龙活动,在轻松的环境中相互交流学术问题,促进相关的学术研究。沙龙设想的初期参与者包括北京各高校、研究所的硕士博士生和科研人员,也欢迎公司企业界和京外相关人士参加。

有兴趣的请发邮件到cmt.salon@gmail.com与我联系。谢谢!

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代友转发:发起成立中文机器翻译定期学术沙龙》有 19 条评论

  1. taoxj说:

    已经转发的水木NLP版,另外在这里做个小广告,本人(taoxj)也非常期望认识从事自然语言处理研究的人,如有意,请加群:126711788,欢迎大家的加入!^_^

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    52nlp 回复:

    非常感谢!

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    taoxj 回复:

    博主,我有个请求请您考虑下,我现在建了一个QQ群(号码:126711788),想收集全球做NLP研究的人(如果人多了,我会把它升为超级群),成立一个NLP联盟,如果谁遇到NLP方面的问题,或者谁有workshop的机会,又或者谁有好的解决NLP领域难题的方法,都可以在群里交流——这对NLP的发展和NLPer是很有意义的一件事。
    因此,能否借贵宝地,单独发个帖子,让NLPer都知道这个群,非常感谢!

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    52nlp 回复:

    没问题!

  2. raogaoqi说:

    还有北京语言大学………………555555

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    52nlp 回复:

    估计除了语言大学,可能还有其他机构的遗漏,Alex加了“等”了,呵呵!

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  3. raogaoqi说:

    不过,无论如何,顶起顶起!!好提议~~

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  4. rock说:

    不知道为什么人们那么喜欢研究机器翻译。好像用机器搞艺术了。个人认为机器少一点灵气,谁能给它呢?一个机器知道自己吗?“自然语言”当然离不开自然了,就算给机器装上摄像头,它就能够认识它所看到的世界吗?如果说考虑到句子的意义,那么日本已经有人研究他们的谓语分类,而中国似乎没有什么人在搞。(语无伦次,海涵海涵)

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    尼尼 回复:

    rock,
    机器翻译和自然语言处理是一种手段。
    机器没有人类的情感,我们想做的是尽可能让机器所能处理的结果更接近人类的日常语言-“自然语言”。
    我觉得这个专业就是一个永远看不到顶的尖塔,大家都在塔底爬着。
    谁知道呢?也许目前为止世界上所有的机器翻译的思路都是在绕弯路。但是谁也不想停下脚步。

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    52nlp 回复:

    谢谢!

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  5. rock说:

    mistook the em-address,sorry

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  6. rock说:

    或许可以这么说:人是可以“自指”的“机器”;机器搞翻译,相当于不知道自己是谁的情况下,把句子翻译出来。真的可以这样吗?

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    52nlp 回复:

    机器只是一种工具和手段,重要的是用它的人。
    要让机器知道自己是谁,大概是“人工智能”的一个终极追求!

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  7. rock说:

    机器对固定的逻辑很有效,比如就有“机器几何证明”–若我没记错的话;或者对‘固定的、有限的、明确的’语法有效—比如现有的机器语言;但人类语言的形式、内容很多变化,更不用说在翻译过程中所采取的‘灵活应变措施’。西方有‘学习机器’–但最高水平也是学棋艺而已–也就是对特有的路径权衡,‘翻译水平’如何权衡?仅是字与字映射吗?机器如果做不到提高自己的水平,那只有靠人类给它的工作修修补补了。

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    52nlp 回复:

    关于“‘翻译水平’如何权衡”,事实上自机器翻译诞生尤其是统计机器翻译产生以来,关于机器翻译评测的研究就没有终止过,早已超越了字到字的层面,有兴趣的话,可以Google一下Bleu, Nist等评测方法。

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  8. kingsten_88说:

    “机器”是否能够“翻译”,我说不全能,但是也未必全不能。“翻译”也是两种智力活动的结果,一是记忆,一是理解,理解又建立在记忆之上。现在的计算机能够实现记忆,下一步就看如何实现“理解”,以及如何达到深层次理解,那就是人们如何构建“记忆的存储结构”了。

    传统的规则方法是一种精巧的“记忆存储结构”,但是对语言的繁复现象算是杯水车薪,新的统计方法算是开辟了一种“记忆存储结构”,但是其“存储结构”却无“关联”意义。现在的人都在搞应用,没人设计“存储结构”,不能说不让人有些悲凉啊。

    面对自然语言,我们首先应该想到“记忆存储结构”,而不是什么编码解码等搜索算法,而今,自然语言处理有这样的研究吗,我很想知道哦。

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    52nlp 回复:

    关于这个问题,可以考虑参加这个沙龙,估计能得到一些答案,呵呵!

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  9. rock说:

    首先,我第一次的意见有些‘偷梁换柱’的成分在内。机器的意识和翻译没有必然的联系===起码还没相关的论证。
    其次,我说的翻译水平评价,真正的意图是说:机器翻译作为一个系统工程,要有反馈的回路,而不是外部的评价。就是说机器要有点选择、决策的功能:知道什么可为,什么不可为。像我用Google翻译的网页,有不知所云的句子===是因为没人告诉机器不要搞出这样的句子。当然,您建议我看一些的资料都非常不错,说实在的,以前我还没有注意呢,谢谢。

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    52nlp 回复:

    感觉您的想法有些超前,或者目前的机器还无法达到您所要求的水平,不过这应该是努力的方向!不客气!

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