机器翻译教程 🤖

什么是机器翻译？

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自然语言的技术。早期依赖统计模型（SMT），如今主流为神经网络模型（NMT）。

常见模型架构

1. 统计机器翻译（Statistical Machine Translation）
   基于概率模型和语料库统计，如IBM模型系列。

   

2. 神经机器翻译（Neural Machine Translation）
   使用深度学习模型（如Transformer）直接学习语言映射关系。

   

3. 混合模型
   结合统计与神经网络方法，优化翻译质量。

   

训练步骤

1. ✅ 准备双语语料库（如英汉平行语句）
2. ✅ 数据预处理（分词、词对齐、构建词汇表）
3. ✅ 构建模型（选择RNN/Transformer等架构）
4. ✅ 训练模型（使用对抗训练或强化学习优化）
5. ✅ 评估与优化（BLEU分数、回译测试等）

应用场景

• 📱 翻译工具（如Google Translate）
• 🌍 跨语言交流与内容本地化
• 📚 文本摘要与多语言文档处理
• 🗣️ 实时语音翻译与聊天机器人

扩展阅读

想深入了解序列到序列模型？请查看 nlp_tutorials/sequence_to_sequence_tutorial 了解更多细节。