什么是神经机器翻译：一篇看懂NMT

如果你关注翻译技术，一定见过「神经机器翻译（NMT）」这个词。它到底是什么？简单说，NMT是让机器像人脑神经网络一样「理解」句子后再翻译的技术。

传统机器翻译（短语统计翻译）的做法是「词组拼接」：把句子拆成短语，逐个查译，再拼回目标语言。这种方式的毛病是译文生硬、语序僵硬，句子一长就乱。

NMT的做法完全不同：它把整个句子编码成一个「语义向量」（可以理解为句子的数字指纹），解码器再根据这个向量生成目标语言。由于处理的是「整个句子的意思」而非「零散词组」，NMT的译文更流畅、上下文更连贯。

NMT还有两大优势：一是端到端训练，不需要人工设计语言规则，模型自己从数据中学习；二是跨语言泛化，多语言模型可以共享知识，小语种质量也因此提升。从2016年商用以来，NMT已成为机器翻译的绝对主流。