机器翻译（Machine Translation，MT）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。其核心思想是利用统计模型或深度学习技术，学习语言间的对应关系并实现文本转换。

核心流程 🧠

  1. 文本预处理

    • 分词（Tokenization）
    • 词性标注（POS Tagging）
    • 语言模型构建（如n-gram或Transformer）
    机器翻译流程

  2. 模型训练

    • 对齐双语语料（Alignment）
    • 使用注意力机制（Attention Mechanism）
    • 优化目标函数（如BLEU评分）
    Transformer结构

  3. 解码与优化

    • 生成目标语言句子
    • 回译（Back-translation）增强数据
    • 梯度下降优化参数

技术挑战 ⚠️

  • 语言歧义（如中文“他”指代不明）
  • 语法结构差异（如英汉语序不同）
  • 专业术语对齐困难
  • 实时翻译的计算效率问题

扩展阅读 📚

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