作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
机器翻译（MT）是一种将一段文本从一种语言翻译成另一种语言的技术。在很多领域都应用于翻译任务，如商务、电话客服、新闻等。因为翻译过程比较耗时且费用昂贵，所以当下越来越多的人开始关注到MT在实际应用中的价值。随着MT技术的不断进步，越来越多的人开始利用MT技术来促进语言交流的便利性。因此，对MT技术进行更高效的优化和改进的需求也越来越强烈。比如，如何提升MT性能、降低错误率、节省成本、减少资源占用、提高准确率等。 尽管在不同情况下，MT都有各自的特点和优缺点，但总体来说，它具有以下四个要素：
- 领域特异性:不同的领域存在特定词汇和语法结构，不同语言间存在语法差异和语义差异，需要相应的处理方法才能保证翻译的准确性。
- 时空关联性:当前的时间和空间限制了MT模型的能力，尤其是在长文本的翻译中。所以，需要考虑如何充分利用上下文信息来获取更多有效的信息，并根据历史记录进行理解和翻译。
- 多样性:机器翻译涉及到的语言种类多且复杂，需要解决各种语言之间的翻译问题。在模型设计时，需要兼顾多种语言的数据量、相互联系性、使用场景等。
- 数据规模:MT模型需要大量的训练数据才能取得较好的效果。数据量太小，模型学习效果可能不足；数据量太大，模型运行时间过长或存储空间消耗过大。 针对上述四个要素，目前MT领域研究者们主要从以下三个方面进行研究：
- 分析数据特征:通过观察大量的MT数据，发现并分析不同语言之间有哪些共同之处和区别，从而构造出适用于MT的语料库。
- 采用神经网络模型:提出了一些基于神经网络的MT模型，包括RNN、Seq2seq、Attention等，这些模型在语言学习、翻译质量和翻译效率方面均有显著提升