AI 词汇表
人工智能完整词典
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机器翻译（MT）
计算机过程，无需人工干预，自动将源语言文本翻译成目标语言，使用算法和语言模型。
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神经机器翻译（NMT）
使用深度神经网络直接建模翻译条件概率的机器翻译方法，超越了传统统计系统。
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统计机器翻译（SMT）
基于从大规模双语语料库学习到的统计模型的翻译方法，主要使用概率化语言模型和翻译模型。
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注意力机制
允许NMT模型在生成每个目标词时有选择地关注源文本不同部分的技术，显著提高了翻译质量。
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Transformer架构
完全基于注意力机制的神经网络架构，消除了循环和卷积，已成为现代NMT系统的标准。
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BLEU分数
机器翻译的自动评估指标，通过测量n-gram的精确度将生成的翻译与人类参考进行比较。
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平行语料库
双语文本集合，其中源语言中的每个句子与目标语言中的相应翻译对齐，对MT系统训练至关重要。
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反向翻译
数据增强技术，训练好的NMT模型将目标语言单语文本翻译成源语言，创建合成数据以提高性能。
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零样本翻译
多语言模型在训练过程中从未见过的语言对之间进行翻译的能力，使用一种中间语言作为隐含的中间媒介。
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子词切分
将词汇分解为更小单位（BPE、WordPiece）的过程，以处理开放词汇并提高对罕见或未知词汇的泛化能力。
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束搜索
一种解码算法，同时探索多个部分翻译假设，在每一步选择最可能的假设以平衡多样性和质量。
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译后编辑
人工审查机器翻译以纠正错误并提高质量，结合自动化效率与人类语言专业知识。
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多语言神经机器翻译
能够翻译多种语言对的单个系统，共享参数以受益于跨语言知识转移并降低复杂性。
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语言模型
为词序列分配概率的概率模型，在神经机器翻译中用作解码组件以评估生成翻译的流畅性和连贯性。
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编码器-解码器
由编码器（处理源文本为向量表示）和解码器（顺序生成目标翻译）组成的神经架构。
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字节对编码（BPE）
适用于子词标记化的数据压缩算法，通过迭代合并最频繁的符号对来创建最优词汇表。
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