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利用机器翻译打破现今语言交流的隔阂一直是机器学习领域的重要课题。机器翻译的研究历经基于语法规则、实例数据、统计方法的机器翻译时代,发展到现在,成为利用以编码解码为基本框架而设计的、利用神经网络对翻译过程建模的神经机器翻译。编码解码结构设计的诞生,不仅缓解了神经机器翻译的网络框架选择问题,还使翻译过程无需依赖隐藏结构.