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第1部分 机器翻译基础
1 机器翻译简介2
2 统计语言建模基础24
3 词法分析和语法分析基础54
4 翻译质量评价 81
第2部分 统计机器翻译
5 基于词的机器翻译建模111
6 基于扭曲度和繁衍率的模型 142
7 基于短语的模型158
8 基于句法的模型186
第3部分 神经机器翻译
9 神经网络和神经语言建模234
10 基于循环神经网络的模型292
11 基于卷积神经网络的模型332
12 基于自注意力的模型352
第4部分 机器翻译前沿
13 神经机器翻译模型训练371
14 神经机器翻译模型推断 403
15 神经机器翻译模型结构优化430
16 低资源神经机器翻译471
17 多模态、多层次机器翻译 504
18 机器翻译应用技术528
随笔538
后记543
附录 A 545
A.1 统计机器翻译开源系统545
A.2 神经机器翻译开源系统546
附录 B 548
B.1 公开评测任务548
B.2 基准数据集550
B.3 平行语料551
附录 C 552
C.1 IBM 模型 2 的训练方法552
C.2 IBM 模型 3 的训练方法553
C.3 IBM 模型 4 的训练方法555
C.4 IBM 模型 5 的训练方法556
参考文献558
索引616
利用机器翻译技术实现不同语言之间的自由交流始终是最令人期待的计算机应用之一。本书全面回顾了近30年来机器翻译的技术发展历程，遵循机器翻译技术的发展脉络，对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了深入讲解，力求做到简洁明了、全面透彻、图文结合。此外，本书着重介绍了近年来机器翻译领域的科研热点及其结果，旨在帮助读者全面了解机器翻译的前沿研究进展和关键技术。
