统计机器翻译的缺点有哪些 统计机器翻译

一般统计机器翻译的基于语料库Corpuased的机译系统就是基于统计的机器翻译统计机器翻译，因为这一领域异军突起统计机器翻译，统计就是统计平行语料统计机器翻译，由此衍生出许多不同的统计模型不同于基于规则的机译系统由词典和语法规则库构成翻译知识库，基于语料库的。

相比于统计机器翻译，这个问题对神经网络翻译而言，更严重实验表明，神经网络对于数据量更敏感针对数据稀疏问题，我们提出了一个多任务学习的多语言翻译模型在进行多语言翻译的时候，源语言共享编码器，在解码端，不同的语言，使用不同的。

翻译生成译文时，会在数百万篇文档中查找各种模式，以便为您决定**翻译Google 翻译通过在经过人工翻译的文档中检测各种模式，进行合理的猜测，然后得出适当的翻译这种在大量文本中查找各种范例的过程称为“统计机器翻译”。

缺点如下1无法解决语义歧义2无法口语化，翻译相对于生硬3需要大量的规则统计。

当机器完成相同的操作时，要处理的是如何“机器”翻译机器翻译背后的想法很简单开发计算机算法以允许自动翻译而无需任何人工干预最著名的应用程序可能是Google Translate Google翻译基于T统计机器翻译这不是单字逐字替换的工作。

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