更深入透彻！清华发表最新综述，分析破解神经机器翻译三大难题
机器翻译(MT)是自然语言处理领域的一个重要分支，旨在利用计算机翻译自然语言。近年来，端到端神经机器翻译(NMT)取得了巨大的成功，已成为实际机器翻译系统中新的主流方法。
在他们的最新综述中，清华大学多位作者首先对深度学习的神经机器翻译技术（neural machine translation，简称 NMT）的方法进行了广泛的回顾，并重点介绍了与体系结构、解码和数据增强相关的方法。然后总结了可供研究者参考的资源和工具。最后，对未来可能的研究方向进行了讨论。
论文资料显示，清华大学计算机系教授、欧洲科学院外籍院士孙茂松与清华智能产业研究院副院长、国家杰青刘洋是该论文的两位教师作者。
作为一种数据驱动的机器翻译方法，NMT还包含了概率框架。从数学上讲，NMT的目标是在给定数据集的情况下估计一个未知的条件分布，其中和分别是表示源输入和目标输出的随机变量。他们在论文中回答了NMT遇到的三个基本问题：
建模（modeling）。如何设计神经网络来模拟条件分布？
推理（inference）。给定一个源输入，如何从NMT模型生成翻译句子？
学习（learning）。如何有效地从数据中学习NMT所需的参数？
在这篇综述中，他们首先描述了NMT解决上述三个问题的基本方法。然后，深入讨论NMT架构的细节。他们引入了非自回归NMTs和双向推断，并讨论了替代训练目标和使用单语数据。
译/前瞻经济学人APP资讯组
参考资料：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666651020300024
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