相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它主要包含两个部分，一个是编码器，一个是解码器。编码器是把源语言经过一系列的神经网络的变换之后，表示成一个高维的向量。解码器负责把这个高维向量再重新解码（...

在神经网络方法之前，机器翻译主要是基于统计模型的翻译。神经网络技术：是在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。神经网络...

他们把attention机制用到了神经网络机器翻译（NMT）上，NMT其实就是一个典型的sequencetosequence模型，也就是一个encodertodecoder模型，传统的NMT使用两个RNN，一个RNN对源语言进行编码，将源语言编码到一个固定维度的中...

神经机器翻译是一种将一种语言翻译成另一种语言的技术。一个例子是把英语转换成印地语。让我们想想，如果你在一个印度村庄，那里的大多数人都不懂英语。你打算毫不费力地与村民沟通。在这种情况下，你可以使用神经机器翻译。

机器翻译的原理是利用计算机将源语言（Source）转换为目标语言（Target），流程是Source→预处理→核心处理→后处理→Target。机器翻译发展也是经历了许多波折。法国一位工程师于1933年提出机器翻译，还获得...

在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。(正确)人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，是20世纪80...

3.机器翻译技术的原理机器翻译技术通常分为基于规则的方法和数据驱动的方法两大类。基于规则的方法是指通过人工设计语言规则，并使用自然语言处理等技术完成自动翻译。而数据驱动的方法则是通过深度神经网络对大量双语平行语料...

1、语料预处理阶段，需要搜集或下载平行语料，所谓平行语料，指的是语料中每一行的两个句子互为翻译。2、目前网络上有大量可供下载的平行语料。搜寻适合目标领域（如医疗、新闻等）的语料是提高特定领域统计机器翻译系统性能的...

第1步：将原始句子分成块首先，我们将我们的句子分成简单的块，每一块都可以轻松翻译：第2步：找到每一块的所有可能的翻译接下来，我们将翻译每块文字，我们将通过寻找我们数据库中所有人类翻译过的相同词块来完成我们的翻译...

2、翻译更精准通过神经网络学习及AI算法，完成更准确的语意翻译，再加上完备的语言数据库，使翻译更加准确。语音翻译机采用的是科大讯飞的神经网络算法，神经网络算法的最大的优势在于越用越准，还有学习功能。而手机APP则用...