一般统计机器翻译的基于语料库的机器翻译系统就是统计机器翻译,因为统计机器翻译在这个领域异军突起,统计学就是统计并行语料库统计机器翻译,从中衍生出很多不同的统计模型,不同于基于规则的机器翻译系统,基于规则的机器翻译系统是由词典和语法规则库组成的,是基于语料库的。
与统计机器翻译相比,对于神经网络翻译来说,这个问题更加严重。实验表明,神经网络对数据量更敏感。为了解决数据稀疏的问题,我们提出了一种多任务学习的多语言翻译模型。在多语言翻译中,源语言共享编码器,在解码端,不同的语言使用不同的编码器。
翻译生成译文时,我们会在数百万份文档中寻找各种模式,以便为您决定最佳译文。谷歌翻译在人工翻译的文档中检测各种模式,做出合理的猜测,然后得出合适的翻译。在大量文本中寻找各种实例的过程称为“统计机器翻译”。
缺点如下:1)无法解决语义歧义;2)口语化达不到;3)翻译需要大量的规则和统计。
当机器完成同样的操作时,需要处理的是如何“机器”翻译机器翻译背后的思想。开发计算机算法来允许自动翻译而无需任何人工干预是很简单的。也许最著名的应用是Google Translate基于T统计的Google机器翻译不是一项逐字替换的工作。
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