本文将介绍几种常用的机器翻译模型，包括其原理和应用场景。
常用模型
基于短语的模型：这类模型将源语言和目标语言分别分解成短语，然后将短语进行匹配翻译。例如，NMT（Neural Machine Translation）。
基于字符的模型：这类模型将源语言和目标语言的字符序列进行匹配翻译。例如，CharNMT。
基于句子的模型：这类模型将整个句子作为翻译的基本单位。例如，Transformer。
模型应用
- 在线翻译服务：如Google Translate，使用基于短语的模型进行翻译。
- 本地化：将软件、文档等本地化为其他语言。
- 多语言内容生成：如机器翻译新闻、博客等。
机器翻译示例
扩展阅读
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