为什么 Google 翻译只重算法不重语言学的语法结构和规则？

啊，这是自然语言处理界争论了很久的问题了，所谓的理性主义（基于规则）和经验主义（基于统计）之争。

记得看过一本书上详细的讨论过这个问题，详情可以移步这篇文章： http://www.52nlp.cn/the-advantages-and-disadvantages-of-the-rationalism-and-empiricism-in-nlp

总结来说，基于统计的方法有如下好处，基于大量数据基础，有很好的鲁棒性，不需要真正理解语言就可以做出相当好的结果。由于人类语言的复杂性，去枚举一个语言的语法规则，是耗时费力的，以及鲁棒性比较差。

就机器翻译来说，现在的基于统计的平行文本技术已经能够产生很好的结果了，而且算法是独立于语言的。Google用一个通用的算法就可以在全世界各种语言中互相翻译，而不需要专门为每一种两两语言互译请专家来编写系统。试想，人工去为中译英制定规则，这需要考虑到词词对应，语法对应，以及考虑到上下文来解析词语的二义性，这很难依靠基于规则的方法来实现。

另注：平时接触到的当前自然语言处理系统中，真正由人编写规则已经是相当相当少见了，绝大多数都是基于大规模文本库训练出来的，根据概率论自动获取所需要的参数。而且我始终觉得自然语言处理的算法中，机器不是尝试去理解人类语言，而是去努力找出最符合人类语言习惯的答案。

再注：后来寻思了一下，似乎这所谓的两个主义之争，就只有在那本书上看过（有人提到过吴军博士的《数学之美》也提到过这个），其他地方也没记得提到过这个。我觉得吧，实际中，根本没有这种所谓上纲上线站队的，只是不同的研究团队会从不同的角度出发（当然现在基于统计的还是主流），对于同一个问题提出解决方案，反正很多问题都是有硬性的测试集评判标准的，欢迎各种方法，学术界百花齐放得乐呵呵呢。

— 完 —
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