在神经网络方法之前机器翻译主要基于系统模型的翻译
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发布时间：2023-08-23 23:43
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时间：2024-05-30 08:43
在神经网络方法之前机器翻译主要基于系统模型的翻译是正确的。
神经网络技术：是在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。
机器翻译（machine translation），又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程，一般指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处理 （Natural Language Processing）的一个分支，与计算语言学（Computational Linguistics ）、自然语言理解（ Natural Language Understanding） 之间存在着密不可分的关系。
整个机器翻译的过程可以分为原文分析、原文译文转换和译文生成3个阶段。在具体的机器翻译系统中，根据不同方案的目的和要求，可以将原文译文转换阶段与原文分析阶段结合在一起，而把译文生成阶段独立起来，建立相关分析独立生成系统。在这样的系统中，原语分析时要考虑译语的特点，而在译语生成时则不考虑原语的特点。
在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。()a对b错...
在神经网络方法之前，机器翻译主要是基于统计模型的翻译。这句话正确。1、统计机器翻译是机器翻译的一种，也是目前非限定领域机器翻译中性能较佳的一种方法。2、统计机器翻译的基本思想是通过对大量的平行语料进行统计分析，构建统计翻译模型，进而使用此模型进行翻译。3、从早期基于词的机器翻译已经过渡到基...
智能对话机器人有哪些应用领域？
智能电话机器人可用在客服中心、电话销售、房地产、金融催收、教育等各个行业。朗深公司的人工智能机器人针对多个行业做了优化，支持听写模式和关键词模式，支持打断和非打断，在电销、房产、教育等行业应用广泛。朗深人工智能机器人与朗深的电...
在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。()
在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。(正确)人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经...
机器翻译的基于人工神经网络
实现了 “理解语言，生成译文”的翻译方式。这种翻译方法最大的优势在于译文流畅，更加符合语法规范，容易理解。相比之前的翻译技术，质量有“跃进式”的提升。目前，广泛应用于机器翻译的是长短时记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Network)。该模型擅长对自然语言建模...
基于神经网络翻译的主要部分是
基于神经网络翻译的主要部分是编码器和解码器
人工智能与信息社会2023章节测试答案
C4、【单选题】首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是()。A、苹果B、谷歌C、微软D、科大讯飞我的答案：C5、【单选题】相较于其他早期的面部解锁,iPhone X的原深感摄像头能够有效解决的问题是()。A、机主需要通过特定表情解锁手机B、机主是否主动解锁手机C、...
汉化机翻准确吗
机器翻译是利用计算机程序将一种语言的文本自动转换成另一种语言的过程。机器翻译技术得到了快速发展，已经在很多场景中取得了不错的表现。然而，机器翻译仍然存在一些限制，导致其准确性和流畅度可能不如人工翻译。机器翻译系统主要基于统计模型或神经网络模型来进行翻译，它们通过学习大量的双语平行语料库，...
机器翻译的主要系统和方法有哪些
3. 基于神经网络的方法：这种方法利用深度学习技术，通过训练神经网络模型，实现对语言的自动翻译。这种方法具有更高的准确度和更自然的翻译效果，但是需要大量的标注数据和计算资源。在实际应用中，机器翻译系统通常会结合多种方法，以提高翻译的准确度和效果。同时，随着技术的不断发展，机器翻译的方法也在...
现在许多的翻译神器,它们到底是怎样进行翻译的?
相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它主要包含两个部分，一个是编码器，一个是解码器。编码器是把源语言经过一系列的神经网络的变换之后，表示成一个高维的向量。解码器负责把这个高维向量再重新解码（翻译）成目标语言。随着深度学习技术的发展，大约从2014年神经网络翻译方法开始...
两种翻译程序的区别
1、翻译原理：机器翻译是基于规则的翻译方法，通过事先编写的规则和语法知识库来进行翻译。而神经网络翻译则是基于神经网络的翻译方法，通过大量的语料库来训练神经网络模型，从而实现自动翻译。2、翻译效果：机器翻译的翻译效果相对较差，容易出现语法错误、逻辑错误和歧义等问题，要进行人工修正。而神经网络...
SMT主要是学习什么,简单介绍
SMT的学习主要集中在如何建立准确的双语语料库，设计恰当的特征选择和模型训练方法等方面。此外，还涉及到语言模型的建立、翻译规则的提取和调序等技术。需要注意的是，SMT是一种传统的机器翻译方法，在近年来，神经网络机器翻译(Neural Machine Translation，NMT)逐渐兴起并取得了较好的效果。与SMT不同，NMT...
