机器翻译（Machine Translation, MT）是人工智能领域的重要应用，旨在通过算法将一种语言自动转换为另一种语言。以下是核心技术发展历程与现状：
1. 技术演进历程
💡 统计机器翻译 (SMT)
基于大规模语料库的统计模型，通过计算词序概率实现翻译。
💡 神经网络机器翻译 (NMT)
利用深度学习模型（如RNN、LSTM）捕捉语言深层特征，显著提升翻译质量。
💡 Transformer 模型
2017年提出革命性架构，通过自注意力机制实现并行处理，成为当前主流方案。
2. 核心技术原理
- 语料库训练：双语对照文本是模型学习的基础
- 编码-解码框架：将源语言编码为语义向量，再解码为目标语言
- 注意力机制：动态聚焦关键语义单元，提升长句处理能力
- 后处理优化：通过语言模型和规则引擎修正语法错误
3. 应用场景
- 跨语言文档自动翻译
- 实时语音互译
- 多语言客服系统
- 学术论文自动摘要生成
如需深入了解机器翻译的技术发展史，可访问机器翻译技术发展史。