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。以下是核心知识点：

1. 基本概念

  • 定义：无需人工干预的自动文本翻译技术
  • 核心目标：实现跨语言信息无障碍交流
  • 技术类型：
    • 规则-based 系统（如基于语法规则）
    • 统计-based 模型（如 n-gram 模型）
    • 神经网络-based 模型（如 Transformer）

2. 发展历程

  • 1950s：基于规则的早期尝试
  • 1990s：统计机器翻译兴起
  • 2014年：Google 推出 Google Neural Machine Translation（点击查看技术详解）
  • 2020年：多语言模型成为主流

3. 技术原理

机器翻译概述
  • 数据训练：依赖双语平行语料库
  • 模型架构：从 RNN 到 Attention 机制
  • 关键技术：
    • 词对齐（Word Alignment）
    • 句子重组（Sentence Reordering）
    • 语言模型优化

4. 应用场景

  • 跨语言沟通：如翻译工具、多语言客服
  • 内容本地化：网站/APP 多语言支持
  • 学术研究：语言学、自然语言处理领域

5. 学习资源

神经网络模型