机器翻译技术经历了漫长的发展历程，从早期的基于规则的翻译到现在的基于统计和神经网络的翻译，每一次的技术革新都极大地推动了翻译技术的进步。
发展阶段
基于规则的机器翻译：这是最早的机器翻译方法，通过定义一系列的翻译规则来将一种语言翻译成另一种语言。这种方法的特点是准确度高，但翻译速度较慢，且需要大量的人工参与。
基于例子的机器翻译：这种方法通过收集大量的翻译实例来学习翻译规则，从而实现翻译。这种方法在一定程度上提高了翻译的效率，但仍然依赖于大量的手动标注数据。
基于统计的机器翻译：基于统计的机器翻译利用统计方法来预测源语言中的单词或短语与目标语言中的单词或短语之间的对应关系。这种方法在翻译质量和速度上都有了显著的提升。
神经机器翻译：神经机器翻译利用深度学习技术，特别是递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）来学习翻译模型。这种方法在翻译质量和速度上都有了质的飞跃。
最新进展
当前，神经机器翻译技术已经成为了主流的机器翻译方法。特别是Transformer模型的提出，使得机器翻译的准确度得到了极大的提升。
相关资源
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