机器翻译技术演进及统计模型与神经网络的融合发展

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摘 要：机器翻译（MT）是自然语言处理的一个研究领域，它处理的是人类语言的自动翻译，从一种语言到另一种语言的计算机。机器翻译有着近三十年的丰富研究历史，是语言学和计算学界最受欢迎的研究领域之一。在本文中，我们研究了基于深度学习的模型，这些模型近年来取得了长足的进步，并成为机器翻译领域的重要方法。本文将讨论两种主要的基于深度学习的机器翻译方法，在组件级或领域级，利用深度学习模型提高统计机器翻译（SMT）和端到端深度学习模型（MT）的效率。（剩余3709字）

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