月度归档： 2019 年 2 月

我是我家的铲矢官。早晚两次，每天换猫砂，有机会观察猫咪是怎样使用卫生间方便的，很有感触。

猫咪是著名的五讲四美物种，无论多么内急，方便后都会特别仔细收拾干净，绝不像有些国人（或歪果仁），有随地大小便的恶习。

仔细观察，发现猫咪智能水平不一。行动虽然敏捷，但方向感差。嗅觉超灵敏，但动作很盲目。每次掩埋清理大小便，再笨的猫咪都会做得让人挑不出毛病来。怎么回事呢？

原来是目标导向（ goal-driven），反复检测以求质量保证（QA）。先是用鼻子去闻味道，凑得很近，确定目标。然后要爪子扒拉沙子，扒拉的速度很快，其实没啥章法，一多半落在目标之外。不是很讲效率。但是，猫咪的优点是，反复鼻子核查，反复爪子动作。宁滥勿缺，不厌其烦。

可见，质量不是靠耍小聪明，而是靠目标导向的劳动保障的，QA比巧妙重要。

所有的端到端系统其实都是这个原理。天知道内部做了多少虚功 绕了多少弯路。但是，端到端的好处是目标明确。只要有不达目的不罢休的劲头，有作为目标的海量数据，没有不成事的。

想起来20年前开始做个人网页玩，学了点 HTML. 后来MS Word 等，所见即所得，做各种图文并茂的网页都很容易，满意了，save as HTML 一切搞定。出于好奇，有时候会看看那些自动生成的 HTML 编码是怎样的。与自己手工编码比较，那叫一个繁复，绝对不是人认为的到达最终显示效果的最佳路径。很多冗余，弯路，叠床架屋，看上去的无用功。但没关系，最终结果是确定的。

这件事给人的启发就是，不要怕“累着”机器。累死机器是不用偿命的。冗余给人的感觉是负重。人们容易忘掉的是，冗余带来的安全和周密。

专家编码也应如此 目标明确后大多就是个力气活。不必追求精巧和概括性 不怕冗余和无用功 只要在目标导向中打磨迭代，甚至东一榔头西一棒头也不怕。可怕的是没有目标和QA。

自然语言就是猫屎，不妨学学猫咪的卫生习惯和质量保障。

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这两天社会媒体疯了一般，华为发布折叠式大屏5G手机，超级昂贵，17000 元，让苹果 X Max 失色，赚了多少眼球啊！在美帝国主义处心积虑定点打击挤压的不利国际环境下，华为终于凭实力秀了一把。

于是朋友圈开始重传这个著名的段子：“以前没钱买华为，现在没钱买华为”，大家感叹中文太玄妙啦，看NLU如何应对。微信沙龙的老友开始议论纷纷：

马：新句式：以前没钱买华为，现在没钱买华为。

白：缩合因果复句 vs 兼语

这是啥情况？

不在于是什么，而在于怎么得到。华为自身从低端到高端的历史是唯一线索。否则，反过来也不能说错。

李：好咱来解析解析：“以前没钱 买华为”

国人爱省略小词（“所以”），所以 NX（接续：next）常常表示因果，相当于then：“以前没钱” then “买华为”。倒是想买苹果，可买不起啊，总不能卖肾吧，也就只好拿华为凑合了。华为贱啊。

“现在没钱买华为”

怎么样？电脑不傻，这华为也太贵了，没钱买（cannot afford）呢。

自动解析是靠谱滴。

玩的什么 trick 呢？眼睛睁大一点看，前一句input有了个空格呢。但并非空穴来风，不信问小川老师，他在苹果Siri专门做语音的。

语言背景是，虽然省略小词是国人偷懒的坏习惯，但是口语中的停顿趋势应该还在，语音识别是可以、也应该捕捉的。既然有停顿 转写的时候 起码应该加个空格吧 对于解析 这就齐了：“过去没钱 买华为  现在没钱买华为”。

可是，人比机器差劲，完全的自私，彻底的懒惰，人写字硬是连空格也懒得加！这就逼迫听话的人去调动世界知识了。可华为手机由贱到贵 这种世界知识（而且是动态知识）大海一样无边无沿，这不是“欺机太甚”嘛。国人宁愿靠这种知识 也不愿按一下 spacebar，你说中文玄妙还是操蛋？

网上也看到规规矩矩加了标点的：“过去没钱，买华为；现在，没钱买华为。”

白：以前有人戴头巾，现在有人戴头巾。

李：异曲同工。以前有人（来/在的时候）then  戴头巾，现在有（某个）人戴头巾。

“以前有人罩面纱，现在没人罩面纱”。

加个空格有那么难吗？“以前有人 罩面纱，现在没人罩面纱”。

“以前有人（的时候）then 罩面纱，现在没人罩面纱（即便人来）”。

白：为啥不是更自觉了呢，阿富汗，伊朗，都走了回头路。

李：也是一解：“以前有人（的时候）then 罩面纱，现在没人（的时候）then（也）罩面纱”。这是什么美德？

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白：“这种登录方式会吸引那些不想依赖可以切断用户访问权限的公司的软件开发人员”

“软件开发人员”和“……公司”居然并没有从属关系。

从外向内比较清楚，从左到右就太累了：吸引-人员；依赖-公司；切断-权限。

李：难哪！

“依赖-权限/软件/公司/人员”，啥都可以依赖，所以搭配相谐没啥用。“吸引 - 用户/公司/人员”，也都可以的。

白：不是用相谐排除异己，而是用相谐先到先得。

李：那样的话，可能可行的办法是从内向外，而不是从外向内。先一杆子深入内部 做 （V1 …O1)，然后做 中间的 [V2 …(V1 …O1) de O2]，最后做最外层的 {V3 …[V2…(V1…O1) de O2] de O3}。这种类似内嵌套的结构，绕三层算是极限了，超过三层嵌套，去它的。（定语从句有 “的” 作为标记，用了超过3个 的 的定语从句嵌套，少见而“缺德”，可以不管。）

从内向外的思想，30多年前，刘倬老师在小黑板上解说过。这可算是NLP掌故了。说的是 如果把 VP 解析的方向，由从左向右一个模式一个模式的匹配，改成由右向左，那么就可以一杆子伸到最内层的 VP。这个技巧可以一次扫描对付不限层的右递归。

上面的类似定语从句嵌套的结构 在一杆子自右向左捅到最内层VP上，有类似的表现。所以说，从内向外层层规约是可能的一个途径。

从外向内 难行在 搞不清该放过内部的什么材料。从外向内 以前提过，如果是强搭配，还是可以的。以前提过的现象是 句首词 与 句末词 往往有关系 可是跨度是句子极限 因此 要指靠自底而上 自内而外 的解析和短语结构的规约 来拉近二者的距离 很难。因为难保解析步步都走对了啊。但是天涯若比邻的一个简单办法 就是把句首和句末接起来。让句子从一条线 变成一个圈儿。天涯立即比邻了，这时候如果发现有搭配，那还犹豫啥。parsing 以句为界，远距离最远不过句首句末。一个长江头 一个长江尾 郎有情妾有意就好了。

almost there！

“依赖”的是“公司”，而不是“人员”，能改进这个就齐了。parse 直到 ”不想依赖可以切断用户访问权限的公司的软件开发人员”，难为它了。这个跨度已经达到 13 个节点 足够长了。要想翻盘 必须更大的上下文。

也不是没有痕迹。trigger 在 那个 NX （next） 上，可以做休眠唤醒的 trigger。正常的 parse 是没有断点的 现在有了 NX 断点，就可以尝试另外的结构路径了。“那些”常常率领一个很长的 NP 而不是自己单独做 NP。如果是 NX 联系的是NP，“那些”就跟它接上合并了，断点消失，休眠就唤醒了，这个顺理成章，很好实现。可惜，NX 接的是个长长的内部结构复杂的 VP（“依赖”统率的VP子图），如何着手改造内部结构呢？唤醒休眠就难。

几乎没指望了，但是真要做，就可以尝试在 VP 里面翻盘。目标还算明白，就是要把 VP 改造成一个 NP 好与 “那些” 结合。挺累的。

白：就是假（du3）定（bo2）最外层括号只有一对

李：办法是有的，到这地步 要做是可以做的。犹豫的原因是：1 值得吗 毕竟这类现象已经有点长尾的样子了。2 更要紧的是，做下去有点太强力了（brute force），容易弄巧成拙，维护成本大。当然如果有自动的办法 另当别论。专家做，到这地步，就非常犹豫，往往下不了手。

白：切断权限，对登录是负面的，于是切断权限的公司和从属于该公司的人员对登录也是负面的。吸引，对登录是正面的。从sentiment角度看，伟哥的图里，不论NX怎么解释，只要把“吸引”传导给“人员”，必然拧巴。

李：要把这套推理带到休眠唤醒去 也很难（尽管其实 sentiment 是同时在做的，符号逻辑推理的基础都在。）。

白：都变成动态优先级的加减分，水落自然石出，此消正好彼长。

李：专家编码不行。头脑感觉不大够用。必须承认人算不过机。

白：唤醒也不是唯一路径。可以半睡半醒，可以梦游，你走百步我走五十步。

李：NLU 太难了吗？今天讨论的算是一例。可以摆个擂台，哪一位出来溜溜？

微博贴出后，王老师试了试神经MT，MT权威刘老师也惊叹：

刘群MT-to-Death：这个句子机器翻译得太好了，原中文句子人理解起来都很费劲。//@王伟DL: 对于“这种登录方式会吸引那些不想依赖可以切断用户访问权限的公司的软件开发人员”，试了一下有道“This approach appeals to software developers who don't want to rely on companies that can cut off access”

王伟DL：就时常在想，翻译都这么好了，那么句法分析会做不好？常有削弱自己做parser的动力。当然，这种end to end翻译路线，与描述句法结构的路线是不同的。若是句法分析做得也很好了，那么提取知识图谱等，及更复杂依靠句法分析基础的阅读理解等就更是春天漫步，鲜花朵朵开了，可现在好像还不是这么回事。

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包容歧义与模糊理解是自然语言交流的常态

刘：侯宝林几个说方言的相声也印象深刻，一个是说宁波话像唱歌的，另一个是用几种方言模仿晚上起来撒尿的对话，想起来都好笑

毛：嗯，谁，俺，嘛，尿。

李：这里有什么玄机？单音词 成句。who / me / what / pee。说起来 最后两词 理论上有歧义：pee 是动作 还是 物体？

歧义包容的说法是 没必要消歧。因为动作也好 物体也好 背后的概念是一以贯之的 并不影响交流。对于人类在语用中惯用的模糊理解来说 包容歧义恰好与模糊理解相配。除非遇到较真的。较真的对话大体如下：

A： 我问的是”嘛”
B： 我答的是 “尿”
A： 答非所问。我问的是 你在干嘛？
B： 没错啊 我答的是 尿尿 呀
A：那我要问是什么呢？
B：也没错呀 我答的是这儿一泡尿。

嘛：义项1 干什么；义项2 （是）什么;义项3 句末叹词

尿：义项1 撒尿，动词；义项2 排泄物，名词

歧义对歧义 蛮好。消歧不是自找麻烦？

包容和模糊是人类交流的常态 省力低碳而高效。

白：侯的四字相声，省略是主要的，包容歧义义项倒在其次。

李：@毛德操 四字相声的事儿 有历史的。记得你一年多前就问我 什么叫机器理解？举的就是这个四字对话。当时没多想，觉得这都是词典里面的词（语素），有啥理解不理解的。查词典而已。词典里面绑架了语义，该啥啥，就算是解析了。自然语言理解是说怎么组词成句。

毛：是啊，“谁俺嘛尿”应该进教科书。你的书里何不把它写进去？

李：今天重提这个话头，想了想，机器可以做的，还有一些：1. 首先要确认这是两人对话的语用场景；2. 确定这是个单字句。

识别单字句 对于理解重要。组词成句的极限形式就是这个词就1个，它成了句。怎么识别单字句？就是孤零零一个字（语素）蹦出来，带有语调，前后都有较长的停顿。

好，somehow 上述两点形式化了，提供给机器，下面就可以解说机器怎么理解的了。“谁” 在单字句的条件下，在对话的场景中，它的理解就是挖了一个【human】的坑，要求给填上。在常规的多词句子中，对话的所谓解析是要知道 intent / slot，现在 slot 出来了，就是【human】，intent 因为没有谓词，理论上是模糊不清的。但是在对话场景下，这个 intent 有个标配，可以“脑补”上，机器于是知道 intent 是：谁在那儿？那动静是谁？

有了这个 intent/slot 的解析，第二句对话“我”，作为合理的回答，就自然顺理成章了。如果是机器回答，可选的答案有：是我 / 是小偷 / 没看清（谁） / ......

毛：印象中这段相声好像是侯宝林和郭启儒说的。

李：接下来的“嘛”，词典有两个义项：1. 句末叹词；2.疑问代词 what。在“单字句”条件下，排除了句末叹词的可能性，只剩下what，挖了一个【thing】的坑，有了【slot】，还是没有 intent

在对话的场景里面，单字疑问词，可以“脑补”标配的 intent 是【do（what）】，或进一步脑补为：what are you doing

于是引来回答：1. 名词：尿；2. 动词：尿。对话场景标配延长是：1. 这是尿；2. 我尿尿。顺着这个思路，所谓机器理解及其背后的场景落地，显然是有迹可循的。

毛：以模糊对模糊，以歧义克歧义。负负得正。

白：@wei “嘛”的语音形式不同。做“什么”解的“嘛”，读第四声。做“干什么”解的“嘛”，读第二声。

毛：你的书里应该加一节“谁俺嘛尿 辨”。

李：哈【自然语言答问：尿辩】。记得，语义泰山 菲尔默教授写了 The case for case，许国璋教授翻译过来就叫《格辩》。

毛：不应该是“辩”，应该是“辨”。

李：对。他是辩护他的格理论。这里是辨识/包容“尿”的歧义：【自然语言答问：尿辨】。

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立委按：嘿 将来普及了 别忘了咱们做的思考和可行性实验哟。微软 office 为啥成为摇钱树 因为人总要写字吧。写作助手类应用为啥会风行 因为人免不了写不好字呀。难得的AI市场切入角度呀 别一窝蜂都去做聊天 bots 啦 已经水泄不通啦 MT 也是如此 搜索巨头把市场基本做死了 如何跟免费竞争？

白：“如果技术达到了那一步，我想不出任何问题是技术解决不了的。”

单看后半句，有歧义，而且sentiment相反。

我想/不出任何问题/是/技术/解决不了的
我/想不出/任何问题/是/技术/解决不了的

联系前半句和常识，可以排除对技术低估的意思，只留下对技术高估的意思。

李：前面那个意思 要使劲想 才想得出来。

不出任何问题/是/技术/解决不了的 == 技术/解决不了/不出任何问题

显得勉强的原因大概是 “解决”的宾语坑要求的是NP，通常不带VP。

？ 解决不了野火蔓延

解决不了野火蔓延的问题。

严格说，应该是：技术/解决不了/不出任何问题的问题。

白：不出任何问题的诉求

李：对，不出任何问题 是好事。

白：谓词性成分的上位概念是体词，这没什么不可以。

李：这就回到了所谓名物化（nominalization）。中文这边，零形式的名物化是一个“鬼”，说它不存在，似乎看得到影子。说它存在，却几乎总是摸不着。容易走火。

白：另一端挖的坑只要足够抽象，就容得下这个鬼。解决，挖的坑就属于“足够抽象”那种。

李：“足够抽象” 不好清晰界定。赶巧了，上面的句子听上去还不算别扭，但是感觉很难伸展到其他的谓词。

？技术解决不了不吃饭

？技术解决不了不认真读书

白：和“那个集合”中的元素构成强搭配：

我收到了他自杀未遂（的消息）

张三不愿意正视两地分居（的现状）

括号里的名词是之前谓词性成分的上位名词，和主干谓词构成强搭配。相当于分别以主干谓词节点和谓词性宾语成分节点为圆心，以适当半径画圆，有个不言自明的交点。本体的几何。

李：我的语感可以接受：张三不愿意正视两地分居。但很难接受： ？ 我收到了他自杀未遂。

白：分析从宽。

接受不接受无关紧要，不错到别人家里就没关系。

把“收到”换成“听说”，自然?

李：“听说”自然没问题。“听说” 的句法子范畴挖的坑是 Clause/VP or NP，谓词性的为先。“听说他走了”。

白：那个NP的语义本质是VP的上位。在口语里把括号里的省略掉，不影响理解。

李：对，不影响理解，意思都在，就是不符合搭配习惯，萝卜与坑有违和感。这不正是可以借助机器的地方吗？让机器来帮助把句子写顺，前几天提出过这个利用MT倒腾的小窍门：告诉你一个写外语避免常见错误的实用技巧。

可以试试：

我收到了他自杀未遂 --》 I received his attempted suicide --》 我收到了他企图自杀的信。

哇塞，加了 “的信”二字，听上去顺溜多了。截个屏，留存个突破天花板的神（经）迹。（好玩的插曲：“自杀未遂” 来回一倒腾 成了 “企图自杀”，意思没变。）

不得不说，MT发展到今天的“神经”程度，在信达雅之外，多了一个“改良”的维度。以前谈“信达雅” 是以原文作为天花板，然后讲的是翻译过程中 如何尽可能达到原文的品质，从这几个角度来看。现在可以说，MT 可以让破烂的文字，翻译为通顺的文字。也就是说，目标语表述终于有了突破原文天花板的可能了。这可是违背了取法乎上仅得其中的经验法则哟。取法乎下，可得其中哪。

这个奇迹是怎么发生的？

白：这就好比，正确的理解是一些深坑（学术上叫“稳定吸引子”），错误的表达好比球放到了斜坡上，重力自会把它“吸”到深坑里去。只要放球的斜坡处在深坑的喇叭口处。

李：对。这个奇迹的发生 是一种 propagation 的结果。在大数据中，良性熏染强过 error propagation。MT 实际上取法的不是原文输入文句，那个原文只是一个种子，一个引子。真正取法的是目标语大数据。大数据的平均品质必然高于 broken Chinese （or broken English）。因此虽然 trigger 是 broken 的，结果却是好的。

白：大数据是表象。稳定吸引子才是精髓。大数据砸出坑，最后起作用是坑。

李：坑的吸引这些东西 还是需要有足够的数据才能奏效。

以前责怪过神经MT的无中生有（除了张冠李戴指鹿为马外），以为它只会产生弊端/副作用，典型的为通顺，牺牲忠实。现在看来，也有无中生有并不怎么牺牲忠实却带来了通顺好处的情形。前面例子无中生有出来的 “的信” 就是一个改良。因为大数据里面，“收到”后面几乎总是有个抽象名词，突然没有了，那就无中生有给加上一个“（收到......) 的信”。要是somehow 能改为：“我收到了他企图自杀的信息”，那就更好了。“信息” 比 “信” 更加抽象，更适合无中生有，而不产生副作用。其实相信大数据里面“收到 -- 信/信息”都是存在的 但是前者压倒了后者。因此 “无中生有最好采用抽象虚指的词填坑” 这个立足于本体子范畴知识的启发式（heuristic），在目前的模型里面不能贯彻。可以归纳出来的不同角度的启发式这种东西，还是符号系统容易带入，神经比较难。

白：这也可以通过好的本体来做。两弧相交，一样得出无中生有的东东，符号路线本身并不禁止这个。收到+“那个”也是可以的，而且更加抽象，管它是信还是信息。

李：其实 这次”MT倒腾改进表达“的实验，翻译过来的英文本身仍很破烂，如果足够好的话，第一步从破烂中文翻译成英文的时候，就应该已经克服了这个“receive … suicide“ 动宾搭配不当的问题，因为英文的 receive 也是子范畴规定宾语坑要用 NP 而不是 VP的。可惜这一步没到位。好在，翻回中文的时候，良性熏染出效果了。就是说 这么一倒腾 实际上给机器两次改正的机会，somehow 英文的大数据模型在这个数据点上 不够强。预期的改良没有实现，但是还有个中文大数据的第二次机会。

白：真想做改良这个事情，其实完全无需借道MT，作为一个独立的端到端任务，可以做得更好。

李：这就是我前几天说的，A--》A' 的主意 (见 告诉你一个写外语避免常见错误的实用技巧)，不用 A --》B --》A'。直接来帮助改进文字，辅助写作，弄得好的话，这可是产品的金点子。

奇怪，写诗写词，都有人做了。写应用文这种惠济苍生的事儿，却还没人在做。这几天的实验实际上已经验证了可行性。剩下的就是产品定位和实际去做了。以后那些文秘可真地要面临失业危险了，据说多数中文系出来的文秘就是为老板写应用文 要写得比较溜 不同文书有不同规范。等到每一个应用文都训练出一个模型后，比一般秘书做得好，几乎是肯定的了。以后 秘书就是留下来 也省力多了，胡乱起草一个文书 只要意思大体在 交给机器生成规范的应用文，比自己在那儿费劲拽好多了。

白：规范就是稳定吸引子。

李：现在可以训练机器讲话，奥巴马可以用自己的调调发表中文演说，惟妙惟肖。很快，也应该可以训练机器写出不同风格的文字，越八股的类型 越好模仿。

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以前常常有“老外最常见的中文错误”，或者“中国人最常见的英文错误”。现在有了立等可取的免费解决方案了。就是在交作业之前，找一家信得过的网上机器翻译网站（我用的是有道和搜狗），在中英之间倒腾一遍就齐了（其实不会太久就不用这么来回倒腾，一定会有团队直接在本语言中做“翻译”，从A到A' 把不通顺的语句改写成通顺的说法，实际上就是“写作助手”类应用。）

A   --》B   --》A'

刚才到网上查老外的中文错误，见到这个：“盘点老外常错的中文语法点” 。根据里面列举的典型案例，我们试试这个技巧。

遇到的第一个错误是搭配不对：英文都是 strong，可在中文的搭配习惯上，“咖啡”论“浓”不论“强壮”：

“对不起老师，我昨天没睡好，因为喝的咖啡太强壮了”

搜狗MT： --》Sorry teacher, I didn't sleep well yesterday because the coffee I drank was too strong.

然后 翻译回去：--》对不起老师，昨天我睡不好，因为我喝的咖啡太浓了

搭配是语言学习的难点，因为每个语言搭配的习惯不同，不怎么讲道理。没个10年8年的功夫，是很难学会地道的语言搭配习惯的。我女儿从小在家听中文，周末上中文学校，现在开口闭口还是： “我不要穿这个帽子”、“我穿的眼镜 不好看”，纠正过无数次了，还是改不了。

“我不要穿这个帽子” --》I don't want to wear this hat.
--》我不想戴这顶帽子。

“我穿的眼镜 不好看” --》The glasses I wear don't look good.
--》我戴的眼镜不好看。

老师千叮咛万嘱咐：帽子是“戴”的不是“穿”的，帽子要论“顶”，不论“个”。哪里如用的时候随时上网请教一下MT呢，其实让机器把关最放心。

③ “了”这个大难点 

“我和我的老师们一起去了旅游”，“我昨天吃了饭，然后洗了澡”“了”的难点在于本身有很多规则，而且这些规则还总有例外，用在句中还是句末，用在过去还是变化，就连中国人也很难说得清楚。

MT 里面来回一倒腾，这个不该用的“了” 就飞了 ：

“我和我的老师们一起去了旅游” --》I went on a tour with my teachers  
--》我和老师一起去旅游

问题是 去+V 中间不合适加“了”,可是老外（甚至老中）哪里知道啊，“went” 在他脑子里呢，出来的时候就成了 “去了”。

无论是老外学中文的难点，还是老中学英文的难点。说到底 大多是对于千千万万鸡零狗碎的与自己母语不同的搭配、语序等等语言习惯，搞不定。记不住啊，除非是没完没了的练习（drills），并且需要不间断地使用。可是大部分人做不到。可是机器没这个问题。

讲解说：“放假快来了”，“放假”是一个动词，学生经常和“假期”搞混了，说出来的句子自然不地道！

？“放假快来了” --》The holiday is coming soon. --》假期快到了。

？我打算了几个计划  --》I made several plans --》 我做了几个计划

“做-计划” 应该算顺了，至少比“打算-计划”的搭配好。不过没实验前，我头脑里想的是 “订-计划”。从有道MT转到搜狗MT，出来的还是“做-计划” 而不是“订-计划”，相信数据里面，前者比后者的搭配频率一定高得多吧。虽然后者显得更加地道，因为用的不是高频的”做“。对于搭配，其实低频率的语素（作为搭配的部件）更加地道。目前的模型显然贯彻不了这个启发式指导。

对于自然语言，生成从严，分析从宽。学外语搞不定的就是不知道如何“从严”。生成出来的外语句子就常常不顺畅，不地道。听上去就是老外。可是语言模型是在大数据上学出来的，虽然语言里面也有各种不顺畅不合法的东西，但是统计上看，飘在上面的，总是趋向于大众常说常见的顺畅的句式。因此利用MT帮助把句子“捋顺”，常常特别见效。

“盘点老外常错的中文语法点”中指出了语序方面的问题：

？“我回去台湾一年一次” 用有道MT就成了：
--》 I go back to Taiwan once a year
--》 再把它翻译回中文，句子语序就顺了：我每年回台湾一次。

好，下面自己造几句 Chinglish，按照中文习惯来几句洋泾浜：

she body tall, face beautiful, head smart --》 她身材高大，面容美丽，头脑聪明 --》He is tall, beautiful in face and intelligent in mind.

语句通顺方面，搜狗MT互译是做到了把国人的洋泾浜转化成了合法通顺流畅的英文。（可惜大事聪明小事糊涂，居然把“她”错译成了“He”）

其实，我们老中之所以会整出洋泾浜英语，就是因为头脑里面的意思是母语形式表现的（诸如 “她身材高挑、盘儿靓、脑子聪明”），然后就把词汇替换成英文蹦出来。把洋泾浜翻译回中文，然后再翻译到英文，等价于直接做汉英自动翻译。

随处可见的英文错误，有些还是比较正式的通知，本来都是可以自动提醒克服的，可惜软件不到位，今天又见一例，随手做了个MT倒腾改错：

We offer our apologies to you for the inconvenience has caused you. ==》 对于给您带来的不便，我们向您道歉。
==》We apologize for the inconvenience.

比起原文啰里八嗦还有文法错，机器倒腾过来的，多么精简规范！本来这一切都是可以自动的呀。

另外 由此突然冒出个产品经理梦寐以求的灵感。可以专门针对不同文体训练机器写应用文的套路。这个服务保不准比不同语言之间的翻译会更火，因为写文章、报告等是每个人的任务，特别是在时间和老板压力下。现在，改错字、零星的文法错误已经有非常好的软件了，譬如我每天使用的 Grammarly，但还没见谁有意识地整篇文章，用神经自我翻译的方式，帮助作文差的人，瞬时提高顺畅度。这个市场定位的主意可是NLP应用的一个金点子啊，先放在这里。不太远的未来，肯定会有人这么做，这么吆喝（市场化）的。没道理不火。

【相关】

https://fanyi.sogou.com/

http://fanyi.youdao.com/

“盘点老外常错的中文语法点”

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2019年春节期间的奇迹。其实，说的不是刘谦换壶的时刻，那个奇迹已经成为全国人民的笑话了。

我还给央视拟了个严正声明：

中央大国，万邦来朝；堂堂央视，亿众瞩目。如所周知，魔术皆伪。然央视之伪，亦有格有调，断非所传之无品。央视之伪，拜夹层高新科技所赐，佐以不可测之隐身神术。所传之影碟，乃小人PS所得，央视保留告诉之权利。特此公告，全民周知。

也不是我家猫咪，叫卡卡的。她要写论文的奇迹，大概还需要时日才能实现。春节期间，老朽著书立说的时刻，她也从来不闲着：

代劳也好 省得我费力气啦。《阿猫论自然语言》，可能比人论得深刻 这年头啥事都说不准。我家小卡的爪子在键盘上 随机按下自然语言的句子 概率有多大？肯定不是零吧，不是零的概率 放在宇宙尺度下 等于乘上无穷大，这个比宇宙从无生物演化为有生物 进而出现人这种吃饱了还会忧虑的物种 应该是同一个量级的神迹。可惜这个奇迹，为人是见证不了的，大概只有造人的上帝才有见证的可能。

奇迹发生在昨晚。

昨天晚上 打开网络细细把川普那么长的国情咨文看了。可以点个赞 除了文采飞扬 内容丰富外，他那么大岁数做一年一度最重要的长篇施政演说 居然手上没拿稿子 一点都不磕巴 抑扬顿挫 始终保持演讲的节奏感。就连当年周总理国庆演讲四个现代化愿景 也还是拿着稿子半念半讲的呀。不知道美国用了什么高科技给总统演讲电子提词？反正现场镜头没看到啥机关。一边听 一边欣赏国会分裂的听众的众生态 一边没忘了测试口语机器翻译 打开有道词典app 点击口语翻译 把手机对着电脑视屏现场 等于是同声传译实验。

这是见证奇迹的时刻。

手机截屏 同声传译的片段。效果不错吧。当然 川普吐词清晰 也有功劳。虽然现场有噪音 欢呼声 掌声 偶尔的嘘声。

奇迹在于其稀有。随时随地可现的“神经MT”奇迹，人们似乎麻木了。可是，我是机器翻译出身，在年轻时的梦想全面实现的时代，仍然不敢相信它是真的。因此，不断在测试，在考验，在见证。

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【谷歌NMT，见证奇迹的时刻】

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《朝华午拾》总目录

李：今天快讯，白宫就中美贸易谈判发表声明

Statement of the United States Regarding China Talks

For the last two days, high-ranking officials from the United States and China have engaged in intense and productive negotiations over the economic relationship between our two countries.  The United States appreciates the preparation, diligence, and professionalism shown throughout these meetings by Vice Premier Liu He and his team.
The talks covered a wide range of issues, including:  (1) the ways in which United States companies are pressured to transfer technology to Chinese companies; (2) the need for stronger protection and enforcement of intellectual property rights in China; (3) the numerous tariff and non-tariff barriers faced by United States companies in China; (4) the harm resulting from China’s cyber-theft of United States commercial property; (5) how market-distorting forces, including subsidies and state-owned enterprises, can lead to excess capacity; (6) the need to remove market barriers and tariffs that limit United States sales of manufactured goods, services, and agriculture to China; and (7) the role of currencies in the United States–China trading relationship.  The two sides also discussed the need to reduce the enormous and growing trade deficit that the United States has with China.  The purchase of United States products by China from our farmers, ranchers, manufacturers, and businesses is a critical part of the negotiations.
The two sides showed a helpful willingness to engage on all major issues, and the negotiating sessions featured productive and technical discussions on how to resolve our differences.  The United States is particularly focused on reaching meaningful commitments on structural issues and deficit reduction.  Both parties have agreed that any resolution will be fully enforceable.
While progress has been made, much work remains to be done.  President Donald J. Trump has reiterated that the 90-day process agreed to in Buenos Aires represents a hard deadline, and that United States tariffs will increase unless the United States and China reach a satisfactory outcome by March 1, 2019.  The United States looks forward to further talks with China on these vital topics.

搜狗机器翻译如下：

过去两天，美国和中国的高级官员就我们两国的经济关系进行了紧张而富有成效的谈判。美国赞赏刘副总理和他的团队在这些会议中表现出的准备、勤奋和专业精神。

会谈涉及广泛的问题，包括: ( 1 )美国公司向中国公司转让技术的压力；( 2 )加强中国知识产权保护和执法的必要性；( 3 )美国公司在中国面临的众多关税和非关税壁垒；( 4 )中国网络盗窃美国商业财产造成的危害；( 5 )市场扭曲力量，包括补贴和国有企业，如何导致产能过剩；( 6 )需要消除限制美国向中国销售制成品、服务和农业的市场壁垒和关税；( 7 )货币在美中贸易关系中的作用。双方还讨论了减少美国对中国巨大且日益增长的贸易逆差的必要性。中国从我们的农民、牧场主、制造商和企业购买美国产品是谈判的关键部分。

双方表示愿意参与所有重大问题的讨论，谈判会议就如何解决我们的分歧进行了富有成效的技术性讨论。美国特别注重就结构问题和减少赤字达成有意义的承诺。双方同意，任何决议都将完全可以执行。

虽然取得了进展，但仍有许多工作要做。唐纳德·特朗普总统重申，在布宜诺斯艾利斯商定的90天进程是一个艰难的最后期限，除非美国和中国在2019年3月1日前取得令人满意的结果，否则美国关税将会增加。美国期待着与中国就这些重要议题展开进一步会谈。

阿：@wei 文字相当棒

马：@wei 没看你说明之前，没有觉得是机器翻译的。

李：一字未改，就是搜狗MT。新闻类、IT类、科普类、日常会话类翻译都已经不是障碍了，机译已经达到人译水平，比多数人强。关键是随时随地 立等可取。所以那些写不了通顺英文的人，也不必费时间学英文了。你可以用随便写出来的中文，翻译过去，会成为一篇相当通顺的英文。不信试试搜狗MT或有道MT。译文往往比原文更通顺。从神经机器翻译的原理和目前水平看，译文总是通顺的，基本不受原文顺不顺的影响。原文只要把意思大体表达出来就好了。稍加修改，这比自己用英文拽要简单多了。

其实，可以专门针对不同文体训练机器写应用文的套路。这个服务保不准比不同语言之间的翻译会更火，因为写文章、报告等比需要做翻译，对于多数人是更加频繁的日常任务，特别是在时间和老板压力下。现在，改错字、零星的文法错误已经有非常好的软件了，譬如我每天使用的 Grammarly，但还没见谁有意识地整篇文章，用神经自我翻译的方式，帮助作文差的人，瞬时提高顺畅度。常见应用文针对文体专项训练，肯定比一般人学得地道。这是无疑的。这个产品定位的主意可是NLP应用的一个金点子啊，先放在这里。不太远的未来，肯定会有人这么做，这么吆喝（市场化）的。没道理不火。

最近试了试讯飞口语翻译机，日常口语语音传译也已经不是问题了。我有意用非标准的普通话，蹩脚的英文为难它，两边互译倒腾。结果都不错，常常有惊喜。

阿：@wei 怪不得现在大学英文系都萧条了 。

李：AI 各应用领域要是都达到 MT 的水平，我就同意奇点到了，然后就相信马斯克、霍金之流的耸人听闻，呵呵。胜利大逃亡，跟马斯克到火星去避难。

严：看了@wei 引用的机器翻译的文章，加上这些年飞速进展，让我更纠结了。在美国高中的儿子告诉我他不想学外语，但我太太觉得一定要学的，因为绝大多数大学入学都有外语要求。不学外语的话大学选择就会大大缩小。但儿子说得也对，学三年还是比不过机器翻译，不如用这时间学点别的，比如离散数学之类。我真拿不定主意。

瑞：现在医院里护士都用手机上的APP翻译软件跟病人用各种语言交流。虽然翻译未必精确，但足够表达主要意思

迈：@严 如果学外语用数学做代价，可能是定位误差。人应该是多面手，学外语发展另一块脑力，或许可以增加认识能力，学其他科目的成效大大提升，也未可知。

严：@迈 有道理。但通常间接效益超过直接效益，需要特殊条件。

毛：如果机器翻译芯片可以植入人体，那就真的可以不学外语。

阿：@严 学语言不仅仅是学习机械的语言 看上文《【人文科大】语言赋予思维的变革性力量》

李：说老实话，绝大多数国人学外语 尤其是相当数量学得很苦 很受罪折磨的人，的确是劳民伤财 何苦来哉。如果把学一门外语当作一个业余兴趣，学了可以开开眼界 了解原来思想可以有不同的表达手段。但学一门 浅尝辄止就好 除非是想专门研究语言。

瑞：马云学数学是对自己的折磨，学英语却是享受

阿：至少对语言的结构有更多了解 不学西语 就不知道什么过去式 进行时 虚拟语气等等 中文好像不教这个。课堂上学的基本没用。

李：当年学第二外语法语 第三外语俄语 回想起来 真是遭罪。现在也几乎全还给老师了。好在做了语言学家 虽然具体语言的能力是久不用就忘了 但语言学职业上还是受益。但绝对不主张 不鼓励非语言学家去学二外三外。有那时间 干什么不好。其实学英语也很遭罪，不过是遭罪一辈子了，麻木了而已。

阿：对有些人来说 语言就是一种爱好 一种游戏。你去跟打游戏的人说 你玩别的多好 他不会理睬。

李：唯一不遭罪 真正感到乐趣的是学世界语。那真是神奇的东西 学起来非常过瘾。学完了 也终于没有还回去 听说是退化了一些 阅读和写作没影响。

自然语言作为外语 基本上就是把人当机器折磨。无数鸡零狗碎的习惯用法需要死记 需要反复练习。可人脑毕竟不是硬盘啊 哪里经得起这种折磨。属于低级的强体力劳动 劳动对象是头脑记忆和条件反射。不值。

世界语不同 死记的部分被压缩到最小 逻辑和规律一统天下 学进去感觉进入了思维表达的自由世界。如果学外语只是为了开阔眼界 了解母语以外的表达方式 可以推荐世界语。

以前老觉得世界语因为没什么用 会逐渐式微。现在看来 有了机器翻译 有用无用已经不是主要标准了。剩下的就是语言的兴趣、特色和投入产出了。保不准100年后 它将成为唯一的“二外”供人娱乐 满足好奇心。

《师弟轶事——疯狂世界语》

这是当年学世界语的投入，师姐的夸张描述。大概与玩游戏的人入迷类似。

Nuva：学会一门外语，等于大脑多开发了一块地方，语言间链接更多。

梁：多学一门外语，等于在你的黑屋子里多开一道窗户，也让思维更加多元。会外语，才有可能接纳，至少不排斥，来自不同文化的东西。还有，学外语，得老年痴呆的可能性也减小，大脑开发的越多，得老年痴呆的可能越小，cognative reserve 比较大。

李：都是站着说话不腰疼。啥事都有个性价比、投入产出比。学外语需要投入多少时间精力，与它带来的好处对比，简直就是黑洞。而且学了以后，如果不经常使用，一多半都会吐回去。如果回报是可以看外文原文资料、出国旅游可以与老外简单会话，问路点菜上个厕所啥的，这个回报在有机器翻译的现代社会，已经不值一提了。其他的回报还有啥可以度量的？

有一种回报是，因为人与人对于外语的吸收能力差别很大，在全民学外语的环境下，语言能力强的人会有特别的优越感。女孩子一般比男孩子学外语更快，更溜，所以学外语是妇女能顶大半边天的难得机会。这些也算是特别场景下的回报。但这种优越感是建立在其他人学外语的挫折感的基础之上。如果有挫折感的人 突然悟出来现代社会有电脑，没必要进入外语这个赛道了。这个好处也就不复存在了。

总之，外语与钢琴类似。孩子愿意学就让他学。不愿意学不必勉强他学。不是学了没好处，而是投入太大，收益太小，一般来说不值。目前的教育制度还是滞后于时代，规定人人学外语。等再过20年，也许教育制度会改成不是必修。

毛：完全同意。

王：急功近利未必能学好。艺不压身，如果能做到，会弹钢琴比不会要好。会一点外语也不错。这些技能都很费时，不容易达到预期效果。

严：@wei 很受鼓舞！给儿子推荐世界语！估计只有网上资源，又要跟counselor协商了。高中里只有法语、西班牙语、日语。

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