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  1. 知乎专栏
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/28701852

    神奇的神经机器翻译：从发展脉络到未来前景（附论文资源） - 知乎

    • 2013 年，Nal Kalchbrenner 和 Phil Blunsom 提出了一种用于机器翻译的新型端到端编码器-解码器结构 [4]。该模型可以使用卷积神经网络（CNN）将给定的一段源文本编码成一个连续的向量，然后再使用循环神经网 … 展开

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    机器翻译（MT）是借机器之力「自动地将一种自然语言文本（源语言）翻译成另一种自然语言文本（目标语言）」[1]。使用机器做翻译的思想最早由 Warren Weaver 于 1949 年提出。在很长 … 展开

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    用于长距问题的记忆

    一年后的 2014 年，Sutskever et al. 和 Cho et al. 开发了一种名叫序列到序列（seq2seq）学 … 展开

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    注意、注意、注意

    自 2014 年 Yoshua Bengio 的团队为 NMT 引入了「注意力（attention）」机制 [7] 之后，「固定长度向量」问题也开始得到解决。注意力机制最早是由 DeepMind 为图像分类提出的 [23]， … 展开

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    NMT vs. SMT

    尽管 NMT 已经在特定的翻译实验上取得了惊人的成就，但研究者还想知道能否在其它任务上也实现这样的优良表现，以及 NMT 是否确实能取代 SMT。因此，Junczys-Dowmunt et al. … 展开

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  1. 神经机器翻译（Neural machine translation, NMT）是最近提出的机器翻译方法。 与传统的统计机器翻译不同，NMT的目标是建立一个单一的神经网络，可以共同调整以最大化翻译性能。 最近提出的用于神经机器翻译的模型经常属于编码器-解码器这种结构，他们将源句子编码成固定长度的矢量，解码器从该矢量生成翻译。

    神经机器翻译（Neural machine translati…

    blog.csdn.net/wxw060709/article/details/84334397
    神经机器翻译 (Neural Machine Translation, NMT)： NMT采用深度学习中的神经网络架构（如递归神经网络、长短时记忆网络LSTM或Transformer模型等）对整个翻译过程进行建模。

    机器翻译简介_云计算主题库-阿里云

    www.aliyun.com/getting-started/what-is/what-is-ma…
    近年来，深度学习技术的快速发展推动了神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，简称NMT）的兴起。 NMT使用深度神经网络模型，如 长短期记忆网络（LSTM）和 Transformer ，能够自动学习源语言和目标语言之间的复杂映射关系，无需人工设计特征或规则。

    NLP学习（Datawhale AI夏令营） TASK01…

    blog.csdn.net/2301_80151748/article/details/14042…
  2. 其他用户还问了以下问题
    什么是神经机器翻译?
    神经机器翻译（Neural machine translation, NMT）是最近提出的机器翻译方法。 与传统的统计机器翻译不同，NMT的目标是建立一个单一的 神经网络，可以共同调整以最大化翻译性能。 最近提出的用于神经机器翻译的模型经常属于编码器-解码器这种结构，他们将源句子编码成固定长度的矢量，解码器从该矢量生成翻译。 在本文中，我们推测使用固定长度向量是提高这种基本编码器-解码器架构性能的瓶颈，提出让模型从源语句中自动寻找和目标单词相关的部分，而不是人为的将源语句显示分割进行关系对应。 采用这种新方法，我们实现了与现有最先进的基于短语的系统相媲美的英文到法文翻译的翻译性能。 之前的NMT在处理长句子的时候会有些困难，尤其是比训练数据集更长的文本。

    神经机器翻译（Neural machine translation, NMT）学习笔记

    blog.csdn.net
    神经机器翻译有何优越性?
    神经机器翻译则在多方面展现了优越性，但它对训练数据的质量和量有较高要求。 这些技术的发展不仅体现了人工智能领域的进步，也反映了计算能力和数据处理能力的增强。 通过综合运用这些技术，机器翻译正在不断向更高的准确性和自然性迈进。

    从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路 - 知乎

    zhuanlan.zhihu.com
    什么是端到端神经机器翻译?
    端到端神经机器翻译的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、句法树等隐结构，不再需要人工设计特征，End 2 End神经机器翻译仅使用一个非线性的神经网络便能直接实现自然语言文本的转换。 在基于End 2 End的框架之上，注意力模型被提出。 当然端到端神经机器翻译也存在可解释性差、训练复杂度高等问题。 3. ACL 2016 Tutorial -- Neural Machine Translation 介绍：Lmthang在ACL 2016上所做的tutorial。

    神经机器翻译（NMT）相关资料整理 - 知乎

    zhuanlan.zhihu.com
    NMT是什么意思?
    神经机器翻译（Neural machine translation, NMT）是最近提出的机器翻译方法。 与传统的统计机器翻译不同，NMT的目标是建立一个单一的神经网络，可以共同调整以最大化翻译性能。 最近提出的用于神经机器翻译的模型经常属于编码器-解码器这种结构，他们将源句子编码成固定长度的矢量，解码器从该矢量生成翻译。

    神经机器翻译（Neural machine translation, NMT）学习笔记

    blog.csdn.net
    反馈
  3. CSDN博客
    https://blog.csdn.net/wxw060709/article/details/84334397

    神经机器翻译（Neural machine translation, NMT）学习笔记

  4. 知乎专栏
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/61361934

    神经机器翻译（NMT）相关资料整理 - 知乎 - 知乎专栏

    网页主要分为两类：1）利用深度学习改进统计机器翻译；2）端到端神经机器翻译。. 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题，使用深度学习改进其中的关键模块，如语言模型、翻译模型、调序模 …

  5. 维基百科
    https://zh.wikipedia.org/wiki/神经机器翻译

    神经机器翻译 - 维基百科，自由的百科全书

  6. 机器之心
    https://www.jiqizhixin.com/articles/machinetranslation

    【技术实践】神经机器翻译 - 中英翻译探索与实战 | 机器之心

  7. 知乎专栏
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/674238514

    从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路 - 知乎

    网页2023年12月26日 · 神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）是利用深度学习技术进行语言翻译的前沿方法。 NMT的核心在于使用神经网络，特别是循环神经网络（RNN）和Transformer模型，以端到端的方式学 …

  8. TensorFlow中文官网
    https://tensorflow.google.cn/tutorials/text/nmt_with_attention?hl=zh-cn

    基于注意力的神经机器翻译 | TensorFlow Core

  9. linguise.com
    https://www.linguise.com/zh-cn/博客/指 …

    什么是神经机器翻译？ - linguise.com

    网页神经机器翻译 (nmt) 是一种用于将单词从一种语言翻译成另一种语言的算法。 据说，高质量的 NMT 可以确定翻译的上下文，并使用模型提供更准确的翻译。

  10. nmtbook.github.io
    https://nmtbook.github.io

    神经机器翻译：基础、原理、实践与进阶

  11. 机器之心
    https://www.jiqizhixin.com/articles/MachineTranslation1

    神经机器翻译：历史与展望 - 机器之心