深度學習在自然語言處理中的應用全景圖-下

機器翻譯 機器翻譯研究的是如何使用計算機自動翻譯人類語言。 深度學習用於機器翻譯主要有兩類方法： 將深度學習用於改進統計機器翻譯的各個組件，如詞對齊，翻譯規則概率估計，短語重新排序模型，語言模型和模型特徵組合。 基於編碼器-解碼器框架的端到端翻譯系統，可以直接用神經網絡將源語言映射到目標語言。 端到端神經機器翻譯與傳統統計機器翻譯的主要區別是它可以直接從數據中學習，無需手動設計特徵來捕獲翻譯規則。

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