多国语言翻译机的发明者是谁（翻译机多国语言）

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多国语言翻译机的发明者是谁

软银创始人孙正义是中国人吗?

人们都说孙正义先生是个奇人，他是典型的东方男子，身高只有五呎，但确是一表人材。孙先生具有矮个伟人的特点，他本人的特有素质，非他人所有。孙先生有着美国人做生意的本能，有着日本人的冲劲和韩国人的抱根精神。孙先生的最大理想就是在电子的空间遨游。孙正义先生出生在日本，其祖藉是韩国。他从小就对美国的事情非常感兴趣。特别对日本当地的商人Den Fujita把卖当劳(McDonald)成功变成为一个老少都爱的连锁大餐馆的事迹非常崇拜。这位Fujita商人见到还是少年的孙正义时，鼓励他到美国去学习。1973年，孙先生16岁时，他到了美国加利福尼亚州柏克莱大学学习英文。他对美国那里的一切都非常好奇，感兴趣。他觉得美国所有的东西都大，而且是那么有次序。他认为美国是一个他应该了解和学习的国家。1975年，孙先生转到社区大学上学，两年后就转入加州柏克莱大学学习经济。在上学期间，他每天花五分钟时间，考虑新发明的事。在他19岁那年，他发明了一袖珍翻译器，于是他雇了一个教授制造出翻译器样机，然后申请了专利，以一百万美元的价格，把翻译器卖给了Sharp公司。至今Sharp公司仍把翻译器的技术应用在其Wizard个人电子管理器中。
孙先生还在上学的时候，就曾勾画了40个公司的雏形，并设计了一个50年创建公司的计划，如何筹集资本，如何把发明创造传下去。虽然孙先生当时这么想，但他还不知道他到底要干那一个行业。
孙先生1980年从柏克莱大学毕业后，就回到了日本，继续修改他的企业计划。不久，他就决定从事软件批发行业。23岁，他创立了软件银行公司。他公司的软件推销业绩，全日本第一。孙先生利用他的公司出了几本杂志，旨在教育客户买软件银行的产品。在1994年，他是软件银行公司上市，筹集到一亿四千万美元。从此，软银集团开始大步腾飞。
孙正义先生的经验理念和企业运作的魄力非常人所有。在1995年，他看准了网络产业，决定在此方面做巨大的投资。当时，他选中了雅虎公司，给雅虎公司第一笔投资就是二百万美元。不久，他和雅虎公司的创办人杨致远一起吃饭，表示要再投资给雅虎，要再投一亿多美元，换取雅虎公司33%的股份。杨致远先生听了孙先生的提议，认为孙正义先生是疯啦，连他自己都不知道雅虎公司的未来如何，怎么敢给一个刚刚起步的新公司这么多钱。可是孙先生在1996年3月真的投给雅虎公司一亿多美元，以后又陆续投入许多资金，一共是三亿五千五百万美元。雅虎公司有了资金，如虎添翼，一下成为世界头号网络公司。孙正义先生的软件银行集团公司是雅虎的最大股东，投下的资金已换来今天的收获，软银集团公司在所拥有的雅虎公司股份市值为八十四亿美元(1999年7月)。如果当初孙先生不是如此有魄力，敢投资的话，就不可能换来现在的硕果。
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孙正义先生经营的风格和投资眼光更是别俱一格。孙先生做事干脆利落，一旦做了决定，立即去做。软件银行集团在购买Comdex和Ziff-Davis两公司后，经过得法的运作，很快就有了真正的盈收。eTrade公司总裁Cotsakos先生向软银集团求助四亿美元的投资，孙先生权衡之后，一个电话，就汇去了四亿美元，而且不加任何条件。后来，Cotsakos先生公司一再坚持下，孙先生才答应担任该公司的董事。这笔投资在一年后的回报为二十四亿美元。
孙先生理财和用钱都有独到之处。他真的是能挣钱，也会花钱。孙先生用很少的资金，筹集到更多的资金。他用三十亿美元来购买美国的产业，这笔资金是他的资产的二倍，使他处于负债的境地，但他沉着运作资金，成功地购买了Comdex和Ziff-Davis两家公司。他的公司成功了，他自己也成了世界巨富，个人资产已达六十四亿美元。
孙正义先生最过人之处，是他的思维理念。他能从眼前的生意中，看到未来生意方向和发展前景。他看未来不是十年、二十年，而是一看就是上百年。现在他制定一个三百年企业计划。如此眼光，真是无人可比。孙先生的这个三百年计划，将使软银集团公司的网络产业帝国更加强大，更俱有实力。

万能翻译机的发明

二、6大发展时期
1. 机器翻译的提出（1933-1949）
机器翻译的研究历史最早可以追溯到 20 世纪30年代。1933年，法国科学家 G.B. 阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。
1946 年，世界上第一台现代电子计算机 ENIAC 诞生。随后不久，信息论的先驱、美国科学家 Warren Weaver 于 1947 年提出了利用计算机进行语言自动翻译的想法。1949 年，Warren Weaver 发表《翻译备忘录》[1]，正式提出机器翻译的思想。
2. 开创期（1949-1964）
1954 年，美国乔治敦大学在 IBM 公司协同下，用 IBM-701 计算机首次完成了英俄机器翻译试验。IBM 701 计算机有史凳郑以来第一次自动将 60 个俄语句子翻译成了英语。但是没人提到这些翻译得到的样本是经过精心挑选和测试过的，从而排除了歧义性。
这一时期，美国与苏联两个大国出于对军事的需要，投入了大量资金用于机器翻译。集中在英文与俄文的语言配对翻译，翻译的主要对象是科学和技术上的文件，如科学期刊的文章，粗糙的翻译足以了解文章的基本内容。欧洲国家由于经济需要，也给予了相当大的重视。机器翻译于这一时期出现热潮。
3. 受挫期（1964-1975）
然而，正当一切有序推进之时，尚在萌芽中的 “机器翻译” 研究却遭受当头一棒。1964 年，美国科学院成立了语言自动处理咨询委员会 (Automatic Language Processing Advisory Committee)。委员会经过 2 年的研究，于 1966 年 11 月公布了一份名为《语言与机器》（简称 ALPAC 报告）的报告[2]。该报告全面否定了机器翻译的可行性，并宣称 “在近期或可以预见的未枣丛颂来，开发出实用的机器翻译系统是没有指望的”。建议停止对机器翻译项目的资金支持。受此报告影响，各类机器翻译项目锐减，机器翻译的研究出现了空前的萧条。
4. 复苏期（1975-1989）
1970中后期，随着计算机技术和语言学的发展以及社会信息服务的需求，机器翻译才开始复苏并日渐繁荣。业界研发出了多种翻译系统，例如 Weinder、URPOTRAA、TAUM-METEO 等。其中于 1976 年由加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦政府翻译局联合开发的 TAUM-METEO 系统，是机器翻译发展史上的一个里程碑，标志着机器翻译由复苏走向繁荣。
5. 发展期（1993-2006）
这一时郑芦期主要是统计机器翻译。
1993 年 IBM 的 Brown 和 Della Pietra 等人提出的基于词对齐的翻译模型。标志着现代统计机器翻译方法的诞生。
2003 年Franz Och 提出对数线性模型及其权重训练方法，这篇文章提出了基于短语的翻译模型和最小错误率训练方法。对应的两篇文章Statistical phrase-based translation[3]和Minimum error rate training in statistical machine translation。[4]标志着统计机器翻译的真正崛起。
6. 繁荣期（2006-至今）
2006年，谷歌翻译作为一个免费服务正式发布，并带来了统计机器翻译研究的一大波热潮。这一研究正是Franz Och于2004年加入谷歌，领导谷歌翻译。正是因为一代代科学家们不懈的努力，才让科幻一步步照进现实。
2013 Recurrent Continuous Translation Models[5]，Nal Kalchbrenner和 Phil Blunsom提出了一种用于机器翻译的新型端到端编码器-解码器架构。该模型使用卷积神经网络（CNN）将给定的源文本编码为连续向量，然后使用循环神经网络（RNN）作为解码器将状态向量转换为目标语言。他们的研究可视为神经机器翻译（NMT）的开端，
2014 Sequence to sequence learning with neural networks[6].是由Bengio提出的，基于encoder-decoder架构，其中encoder和decoder都是RNN结构，使用的是LSTM。这个架构也上线到Google的翻译中，翻译的质量有些可以超越人类。
2015 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[7].在以往的encoder-decoder框架上加入对其的attention权重。
2017 Attention Is All You Need[8].Transformer抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。Transformer的主要创新点在于multi-head、self-Attenion，基于此，transformer可以并行操作，大大加快了训练过程。
2018 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[9].BERT本质上是在大规模的语料上，运行自监督的方法，学习到一个好的特征表示。那么下游任务，可以BERT训练的词向量，作为输入，做一些fine-tune则可完成任务。主要通过Mask Language Model(MLM) 和 Next Sentence Prediction(NSP) 的这两个任务训练，得到词特征表示和句特征表示。
三、参考
参考论文：
[1]http://www.mt-archive.info/Weaver-1949.pdf
[2]Thierry Poibeau, "The 1966 ALPAC Report and Its Consequences," inMachine Translation, MITP, 2017, pp.75-89.
[1]Koehn P , Och F J , Marcu D . Statistical Phrase-Based Translation[C]// Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology. Association for Computational Linguistics, 2003.
[4]Och, Franz Josef. "Minimum Error Rate Training for Statistical Machine Translation." ACL, 2003.
[5]Kalchbrenner, N., & Blunsom, P. (2013, October). Recurrent Continuous Translation Models. InEMNLP(Vol. 3, No. 39, p. 413).
[6]Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. InAdvances in neural information processing systems(pp. 3104-3112).
[7]Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate.arXiv preprint arXiv:1409.0473.
[8]Vaswani A , Shazeer N , Parmar N , et al. Attention Is All You Need[J]. arXiv, 2017.
[9]Devlin J , Chang M W , Lee K , et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. 2018.
参考回答：
干货 | 关于机器翻译，看这一篇就够了
讯飞开放平台：机器翻译三大核心技术原理 | AI知识科普
神经机器翻译：历史与展望
人工智能机器翻译的发展经历了哪几个重要阶段？

富兰克林翻译机的特点：

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