但在另一种语言中可能会变成完全胡言乱语

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我们来追溯一下它的历史 机器翻译，顾名思义，是使用计算机将文本从一种语言翻译成另一种语言。 机器翻译的第一次尝试主要依赖于基于规则的系统，也就是说依赖于一组手工开发的语法规则和双语词典。 然而，这些系统在生成流畅自然的翻译方面还不够好，因为它们无法适应人类语言的复杂性和可变性。 20 世纪末，由于统计数据与机器翻译的整合，情况开始发生变化。 这些系统不是通过手工制定的规则进行处理，而是根据双语文本语料库创建。 另请阅读 转录和字幕的 8 个好处 然后，统计模型可以识别提供给机器的文本中重复的语言模式，机器训练它产生最接近人类可以提供的结果的翻译。 尽管这种方法可能代表了重大进步，但具有复杂结构和惯用表达的句子仍然存在困难，机器不一定知道如何正确地转置为目标语言。 神经机器翻译：一种创新方法 研究计算机科学和语言学为我们带来了最新且最有前途的创新：神经机器翻译（通常称为“NMT”）。,英语中的“神经机器翻译”）。 NMT 利用深度学习（或“深度学习”），特别是循环神经网络（“RNN”，即“循环神经网络”）神经网络”）和注意力机制。 这些模型能够学习广泛的语言规则和模式，翻译结构复杂的长句子，甚至理解它们的细微差别和微妙之处。