神经机器翻译
随着机器学习技术的发展，基于深度学习的神经机器翻译逐渐兴起。自2014年开始，它在短短几年内已经在大部分任务上取得了明显的优势[7,276]。在神经机器翻译中，词串被表示成实数向量，即分布式向量表示。这样，翻译过程并不是在离散化的单词和短语上进行，而是在实数向量空间上计算，因此它对词序列表示的方式产生了本质的改变。通常，机器翻译可以被看作一个序列到另一个序列的转化。在神经机器翻译中，序列到序列的转化过程可以由编码器-解码器（Encoder-Decoder)框架实现。其中，编码器把源语言序列进行编码，并提取源语言中信息进行分布式表示，之后解码器再把这种信息转换为另一种语言的表达。
