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直接神经机器翻译
直接神经机器翻译(Direct Neural Machine Translation,Direct NMT)是一种机器翻译方法,它直接将源语言句子映射到目标语言句子,而不需要使用中间语言或中间表示。在传统的统计机器翻译系统中,通常需要将源语言句子翻译成一个中间语言,然后再将中间语言翻译成目标语言。而直接神经机器翻译则是通过深度神经网络模型直接学习源语言和目标语言之间的映射关系,从而实现端到端的翻译。这种方法通常使用编码器-解码器结构,其中编码器将源语言句子编码为语义表示,解码器则将该表示解码为目标语言句子。直接神经机器翻译已经在机器翻译领域取得了显著的成就,并且在许多实际应用中被广泛采用。
除了直接神经机器翻译之外,还存在一些其他类型的机器翻译方法,其中一些包括:
基于短语的机器翻译(Phrase-Based Machine Translation,PBMT):这是一种传统的统计机器翻译方法,它将输入句子分解为短语,并使用短语之间的翻译概率来生成目标语言句子。
基于句法的机器翻译(Syntax-Based Machine Translation):这种方法利用源语言和目标语言之间的句法结构来进行翻译,通常涉及解析源语言句子的句法结构,并尝试在目标语言中保留相似的句法结构。
联合训练机器翻译(Joint Training Machine Translation):这种方法将翻译任务与其他相关任务(如语言建模或词义消歧)结合起来进行联合
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