人工智能机器翻译（Artificial Intelligence Machine Translation, AIMT）是利用人工智能技术实现不同语言之间的自动翻译。这一领域自20世纪50年代起开始发展，并随着深度学习、特别是神经网络技术的突破，在近十年间取得了显著的进步。现代的机器翻译系统主要基于神...

　　阿里云产品体系分为6大分类——人工智能——分为10种模块——机器翻译自制脑图

　　2.28 端到端神经机器翻译 端 到 端 神 经 机 器 翻 译（End-to-End NeuralMachine Translation）是从 2013 年兴起的一种全新机器翻译方法，其基本思想是使用神经网络直接将源语言文本映射成目标语言文本。与统计机器翻译不同，不再有人工设计的词语对齐、短语切分...

　　2.27 利用深度学习改进统计机器翻译 利用深度学习改进统计机器翻译的核心思想是以统计机器翻译为主体，使用深度学习改进其中的关键模块，如语言模型[1] 、翻译模型 [2] 、调序模型 [3] 、词语对齐[4]等。 深度学习能够帮助机器翻译缓解数据稀疏问题。以语言模型为例。语言模型能够量化译文的流利度...

　　2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展 机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言的自动转换，是人工智能和自然语言处理的重要研究领域之一。机器翻译大致可分为理性主义和经验主义两类方法。 基于理性主义的机器翻译方法 , 主张由人类专家通过编纂规则的方式 , 将自然语言之间的转换规律“传授”给计算机。IM电竞网站这种...

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