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\parinterval 可以明显地看到译文2更加通顺,意思的表达更加准确,翻译质量明显高于译文1。这个例子基本反应出统计机器翻译和神经机器翻译的差异性。当然,这里并不是要讨论统计机器翻译和神经机器翻译孰优孰劣。但是,很多场景中发现神经机器翻译系统可以生成非常流畅的译文,易于人工阅读和修改。
\parinterval 在很多量化的评价中也可以看到神经机器翻译的优势。回忆一下第四章提到的机器翻译质量的自动评估指标中,使用最广泛的一种指标是BLEU。在2010年前,在由美国国家标准和科技机构(NIST)举办的汉英机器翻译评测中(比如汉英MT08数据集),30\%以上的BLEU值对于基于统计方法的翻译系统来说就已经是当时最顶尖的结果了。而现在的神经机器翻译系统,则可以轻松的将BLEU提高至45\%以上。
\parinterval 在很多量化的评价中也可以看到神经机器翻译的优势。回忆一下{\chapterfour}提到的机器翻译质量的自动评估指标中,使用最广泛的一种指标是BLEU。在2010年前,在由美国国家标准和科技机构(NIST)举办的汉英机器翻译评测中(比如汉英MT08数据集),30\%以上的BLEU值对于基于统计方法的翻译系统来说就已经是当时最顶尖的结果了。而现在的神经机器翻译系统,则可以轻松的将BLEU提高至45\%以上。
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