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听说微软开发了AI翻译文言文？
我们快点试试吧。 我们先从《曹刿之争》的开头说起：
我很震惊我能把“我”翻译成“鲁国”，把“公”翻译成“鲁庄公”。
难道AI除了学习文言词汇和语法之外，还把《左传》读得熟稔起来？
如果用诗歌来表达呢？
虽然翻译不太文学，但AI正确理解了“看同一个月亮”的意思。
哎呀，这个翻译引起了我很大的兴趣。
如果百度和微软一起考试怎么办？
既然翻译正确的词义并不是太难，那么AI能否掌握文言文的特殊语法呢？
为了更好地评估微软翻译的能力，我们邀请资深玩家百度翻译来尝试一下。
第一题：秦时明月韩世官
这里的考点是互文的修辞方法，应该理解为秦汉明月和秦汉关。
百度的回答是：
看来百度不太懂。 我们来看看微软的回答：
微软正确理解了互文性并率先获得1分。
问题二：江南岸春风又绿
这句话的测试点是词性的词形变化。 Green原本是形容词，在这里用作动词。
或者百度优先：
没问题，接下来是微软：
等一下，虽然“green”作为动词翻译是正确的，但是为什么后面多了一个“but”呢？
难道是……尝试输入诗的后半部分：
果然，微软翻译似乎在用整个句子训练时掌握了句子之间的过渡关系，然后以某种方式将其包含在句子的前半部分中。
这次百度卷土重来，将比赛打成1：1平。
最后一题测试文言文中另一种常见的语法现象——倒装
比如《邹忌讽刺齐王受谏》中，“我和城北的徐公美谁是谁？”
按照惯例，先百度一下：
然后是微软：
看来两个AI都学会了如何使用倒装句，最终的结果是2:2平手，各有千秋。
虽然微软翻译又学会了一个互文，但它毕竟还是一个年轻玩家，在处理句子之间的关系方面还需要更多的练习。
接下来，挑战微软文言翻译的极限。
例如，维基百科实际上有一个名为 Wiki Dedicate 的文言文版本，其中恰好有一个 Microsoft 的条目。
让我们尝试让 Microsoft AI 翻译您公司的介绍：
看来现代伪文言文对于这个新生的AI来说还是太严酷了。
虽然我也接受过“微软”、“计算机”等现代名词的专门训练，但我无法处理“1975”等古老的表达方式。 我什至不认识我的前任老板比尔·盖茨的名字。 出来。
这里的“立者”，根据古代文献的语境，也让人联想到“一国之王”。 也许这是过度拟合。
说到现代表达，这个翻译工具其实可以反向使用，将白话翻译成文言文。
比如诸葛丞相的那句话“没见过这么无耻的人！” 如果用文言文说不是更贴切吗？
那么，这样的模型是如何“制作”的呢？
Transformer奖金，专门训练数据
人工智能用于文言翻译确实不是第一次。
百度率先将机器学习用于文言翻译，并申请了相关专利：“一种白话文文体转换方法及装置”。
与文言翻译相关的模型有很多，从机器学习、RNN 到 Transformer。 比如微软这次采用的就是Transformer模型：
△来源：微软研究院AI头条
然而，文言翻译的训练数据一直是一个难点。
与其他主流语言（现代汉语、英语等）相比，文言文可以说训练数据非常少。 同时，还存在句型变换、繁简混用等问题，导致翻译生硬。
此次微软文言翻译主要解决四个方面的数据问题：
然而，这只是文言和汉语之间的翻译。 尝试一些英语怎么样？
英汉翻译，bug无法隐藏
这次微软的文言翻译直接集成到了必应翻译中。 文言文可以翻译成外文吗？
首先挑战单个英文句子：
绝不会放弃你
看来简单的句子并没有难倒AI。 让我们加大难度，尝试用一首著名的英文诗《When You Are Old》：
等等，“灰色”、“阴影景深”、“弯腰酒”……这些到底是什么？
简单的句子看起来还好，但是长句子为什么会这样翻译呢？
不过，微软也表示，这次主要实现文言文和现代中文之间的翻译，表明其他语言应该也需要先翻译成现代中文，然后才能翻译成文言文。
我们来看看微软的英汉翻译效果如何：
案件已经侦破。 微软的英汉翻译确实不太好……这也可能是英文翻译成文言文出错的原因。
相比之下，从文言翻译到现代汉语再翻译成汉语的效果稍好一些。
对了，虽然严肃的英语句子翻译得不太好，但是这样的词的翻译……其实有点文艺吧？
看来以后我们可以通过翻译模型学会如何优雅地骂人了。 （手动狗头）
如果你有什么有趣的翻译，欢迎留言哦~
微软文言翻译地址：
参考链接：
[1]#11
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