机器翻译方法有：1、基于规则的机器翻译，它使用语言专家为特定行业或主题开发内置语言规则和双语词典准确翻译特定内容；2、统计机器翻译，它不依赖语言规则，而是使用机器学习来翻译文本；3、神经机器翻译，它使用人工智能来学习语言，并使用称为神经网络的特定机器学习方法不断改进知识；4、混合机器翻译，它在一个软件上使用两个或多个机器翻译模型。
一、机器翻译有哪些不同的方法？
在机器翻译中，原始文本或语言称为源语言，而您要将其翻译成的语言称为目标语言。机器翻译遵循基本的两步流程：
- 解码原文的源语言含义
- 将含义编码为目标语言
我们列举了一些关于语言翻译技术如何实施这一机器翻译流程的常用方法。
1、基于规则的机器翻译
语言专家为特定行业或主题开发内置语言规则和双语词典。基于规则的机器翻译使用这些词典准确翻译特定内容。该流程的步骤是：
- 机器翻译软件解析输入文本并创建过渡表示
- 它使用语法规则和词典作为参考，将表示转换为目标语言
优点和缺点
基于规则的机器翻译可以针对特定行业或主题进行定制。它是可预测的，并能提供高质量的翻译。但是，如果源文本有错误或使用了内置词典中不存在的单词，生成的结果会不太理想。改进它的唯一方法是定期手动更新字典。
2、统计机器翻译
统计机器翻译不依赖语言规则，而是使用机器学习来翻译文本。该机器学习算法会分析大量已经存在的人工翻译并寻找统计模式。然后，当被要求翻译新的源文本时，该软件会做出智能猜测。它根据特定单词或短语与目标语言中的另一个单词或短语的统计可能性进行预测。
基于语法的机器翻译
基于语法的机器翻译是统计机器翻译的一个子类别。它使用语法规则来翻译句法单元。它分析句子以将句法规则集成到统计翻译模型中。
优点和缺点
统计方法需要针对每个语言对训练数百万个单词。不过，有了足够的数据，机器翻译会变得更加准确。
3、神经机器翻译
神经机器翻译使用人工智能来学习语言，并使用称为神经网络的特定机器学习方法不断改进知识。它通常与统计翻译方法结合使用。
神经网络
神经网络是受人脑启发的一组相互连接的节点。它是一个信息系统，其中，输入数据通过几个相互连接的节点生成输出。神经机器翻译软件使用神经网络来处理庞大的数据集。每个节点会对源文本进行一次属性化更改，将其更改为目标文本，直到输出节点给出最终结果。
神经机器翻译与其他翻译方法
神经网络在生成输出句子时的每一步都会考虑整个输入句子，其他机器翻译模型则是将输入句子分解为单词和短语集，然后映射为目标语言中的单词或句子。神经机器翻译系统可以摆脱其他方法的诸多限制，并且通常会达到更好的翻译质量。
4、混合机器翻译
混合机器翻译工具在一个软件上使用两个或多个机器翻译模型。您可以使用混合方法来提高单个翻译模型的效果。此机器翻译流程通常使用基于规则和统计的机器翻译子系统。最终的翻译输出是所有子系统输出的组合。
优点和缺点
混合机器翻译模型能克服与单一翻译方法相关的问题，从而成功提高翻译质量。
