机器翻译技术专题

1. 技术概述

机器翻译（Machine Translation, MT）是利用计算机将一种自然语言自动转换为另一种语言的技术。当前主流方法包括：

• 统计机器翻译（Statistical Machine Translation）

  基于概率模型与大规模语料库，通过词对齐和翻译模型实现文本转换。

• 神经机器翻译（Neural Machine Translation）

  利用深度学习（如RNN、Transformer）捕捉上下文依赖关系，提升翻译流畅度。

• Transformer模型

  通过自注意力机制（Self-Attention）并行处理序列，成为当前SOTA方案。

2. 核心组件

• 词对齐（Word Alignment）

  识别源语言与目标语言词语的对应关系，是统计模型的基础。

• 语言模型优化（Language Model Optimization）

  结合N-gram、RNN或预训练语言模型（如BERT），增强翻译的语法与语义准确性。

3. 扩展阅读

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