rule-basedmachine translation，興起於上世紀70年代，基於語言學規則，讓當時運算緩慢的機器重複翻譯人員的工作方式。
變種：
**直接機器翻譯：**它會將文字分成詞，然後翻譯這些詞，再稍微校正一下形態，最後協調句法得到結果，消耗大量語言學家去為每個詞編寫複雜規則。
**基於遷移的機器翻譯：**操作句子結構，不是操作每個詞，這樣可以得到好些的詞序。詞結構的數量比單個的詞要多得多，這又會變得更加複雜。
**語際機器翻譯：**利用中間表徵（世界語言），做兩種語言間的過渡。英文翻譯成中間表徵，中間表徵翻譯成中文，從而將英文翻譯成中文。
example-basedmachine translation，2023年，長尾真（京都大學）提出了乙個思想：使用已有的短語而不是重複進行翻譯。
**變革意義在於：**以前是不斷向機器輸入規則，現在是向機器輸入翻譯結果，不必花費多年時間構建語言規則和例外。
statisticalmachine translation，1990 年初，ibm研究中心首次展示統計機器翻譯系統，它對語言學和規則一無所知的。從統計機器翻譯開始，不再向機器輸入大量規則，而是訓練機器去學習。
指導方針：統計結果和這樣的邏輯（如果人們這樣翻譯，我也這樣翻譯）。
分類：
**基於詞的 smt：**最早期的統計翻譯系統的工作方式是將句子分成詞。仍然無法處理格、性和同義詞。
**基於短語的 smt：**很長一段時間，大約2006到2023年這種翻譯方法是主流翻譯方法。通過統計、重新排序和詞法分析，機器能學習翻譯穩定的詞組合。
**基於句法的 smt：**機器學習與基於規則的方法融合，效果很差，沒有發展起來。
neural machine translation，近幾年提出來的翻譯技術，認為語言是特徵集，神經網路學習這些特徵，通過另乙個神經網路把它翻譯成另一種語言。
**與語際機器翻譯的區別：**神經網路翻譯是機器尋找語言特徵，而非人規定的規則。深度學習擁有搜尋這些特定特徵的能力。龐大的神經網路，可以尋找到語言中的各個特徵。
**特點：**統計機器翻譯使用英語為關鍵源，中文與德語翻譯時需要借助英文；神經網路翻譯不需要這樣做，中文與德文可以直接翻譯。
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