翻译技术速递
大多数机器翻译都需要经过人工译后编辑才可应用。但是，即使是不经过译后编辑的机器翻译，也很难与人类所写的文字区分开了。
机器翻译的进步却也带来了一个问题：现在，机器翻译更容易被恶意滥用，如剽窃和虚假评论。
甚至连谷歌也无法分辨。2018年谷歌网管环聊会议上，高级网站管理员趋势分析师约翰•穆勒（John Mueller）对与会人员说，某些机器翻译的内容十分流畅，甚至骗过了谷歌自身的排名算法。
一年后，2019年10月22日，穆勒在推特上回应了相关问题，称由DeepL或谷歌翻译等机器翻译引擎翻译的文本不会自动触发谷歌处罚或手动操作。(不过，需要注意的是，如果翻译质量不好，其内容可能排名不佳。)
检测机器翻译的传统方法有其自身的缺点，如忽略语义或仅在文本长度足够的情况下能有效检测。但是由KDDI综合研究所和东京大学的研究人员Hoang-Quoc Nguyen-Son、Tran Phuong Thao、Seira Hidano、Shinsaku Kiyomoto所探索的方法能改进这个不足。
该团队随机选择了2,000对英语到法语的句子对来测试新方法。在这次实验中，研究人员将英语句子用作人工撰写的文本，然后使用Google翻译将法语翻译反译为英语。然后，由Google翻译将生成的英文文本进行多次反翻译（译成法文，再反译成英文）。
根据研究团队在2019年10月发表的论文，与机器翻译的句子相比，人工撰写的句子在多次反翻译之间的单词用法和结构变化更大。换句话说，对文本进行机器翻译的次数越多，则反向翻译与原始文本越相似。
然后，研究人员使用BLEU评分来估计文本的相似性及其反向翻译，以识别经过机器翻译或经过机器反向翻译的内容。
该团队得出的结论是，他们用英语和法语进行的实验以及后来用日语进行的实验结果都表明，这种方法优于以前的方法。
未来的研究将评估该新技术如何更好地识别假新闻等有问题的文本。如果谷歌更改其网站管理指南，允许机器生成的内容，那么谷歌或可考虑采用该项新技术。
译后编辑：罗温馨（中山大学）
以上中文文本为机器翻译，存在不同程度偏差和错误，请理解并参考英文原文阅读。
阅读原文