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文档简介

机器翻译机器翻译是自然语言处理的核心技术。基于规则的机器翻译方法直接转换法、中间语言法基于语料库的机器翻译方法基于统计的方法、基于实例的方法混合式机器翻译方法机器翻译机器翻译过程涉及很多环节，每个环节都不能做到100%准确，错误积累现象严重。翻译涉及的常是海量知识，知识库的建造维护代价很高。语言中常有大量歧义现象，翻译需要面对两种语言间的歧义现象。语言问题非常复杂，缺乏有效的形式化手段。机器翻译的难点机器翻译——混合式机器翻译20世纪90年代，学术界曾就机器翻译方法问题有过争论。统计模型对结构处理乏力且过于简单远距离制约问题。坚持规则方法的学者认为12坚持统计方法的学者认为传统方法不能彻底解决机器翻译问题。基于知识的方法曾被认为是解决机器翻译问题的关键方法，可是目前依然没有开发出实用系统。机器翻译——神经网络机器翻译到目前为止，在机器翻译中性能最好的是2014年提出的神经机器翻译模型，其相对于传统的基于句子的统计模型翻译模型更加方便，输入一个源句子，构造一个单一的比较大的人工神经网络对源语言进行学习，最终输出目标语言即可。这其中，大多数的模型都是基于2014年Cho等人提出的Encoder-Decoders的模型，利用一个encoder将输入的源语言编码成一个固定的向量，然后将其在人工神经网络中学习

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