机器翻译（Machine Translation）教程 🤖🌐

机器翻译是自然语言处理（NLP）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。以下是核心内容概览：

常见方法

1. 基于规则的方法
   依赖语法和语义规则，如词典匹配与句法分析。

   

2. 统计模型
   通过大规模语料库训练概率模型，例如n-gram和隐马尔可夫模型。

   

3. 神经网络（Neural Networks）

   • Seq2Seq 模型
     使用编码器-解码器结构处理序列数据。
   • Attention 机制
     通过注意力权重提升上下文理解能力。
   • Transformer 模型
     基于自注意力机制的并行处理架构。

应用场景

• 跨语言交流（如实时翻译）
• 多语言内容处理（如文档本地化）
• 语言学习辅助工具

扩展阅读

如需深入了解 Sequence to Sequence 模型，可访问：
Sequence to Sequence 教程

提示：图片关键词可根据具体技术细节调整，例如"Attention_Mechanism"或"Transformer_Model"。