13.8 小结

机器翻译是使用最广泛的 NLP 应用之一；最初为 MT 开发的编码器—解码器模型，也是在整个 NLP 领域广泛应用的关键工具。

• 语言之间存在结构和词汇差异，使翻译变得困难。

• 语言类型学研究其中一些差异；语言可按动词是否位于宾语之前等类型学维度分类。

• 编码器—解码器网络由编码器网络与解码器网络组成。编码器接收输入序列并建立其上下文化表示（上下文）；该上下文表示再传给解码器，由其生成特定任务的输出序列。

• 交叉注意力使 Transformer 解码器能够查看编码器所有隐藏状态中的信息。

• 机器翻译模型在平行语料库上训练；这种以两种（或多种）语言出现的文本有时称为双语文本。

• 回译利用一个试验性 MT 引擎进行反向翻译，以创建合成双语文本，从而利用目标语言单语语料库。

• MT 评估衡量译文的充分性（对源句意义的捕捉程度）和流畅性（在目标语言中的流畅自然程度）。人工评估是金标准；衡量译文与人工翻译之间字符 n 元组重叠的 chrF，以及较新的嵌入相似度指标，也很常用。