机器翻译：统计建模与深度学习方法

前言

机器翻译：统计建模与深度学习方法

Machine Translation: Statistical Modeling and Deep Learning Methods

推荐一本来自东北大学自然语言处理实验室 (NEUNLPLab) / 小牛翻译 (NiuTrans Research)关于机器翻译的教材。目的是对机器翻译的统计建模和深度学习方法进行较为系统的介绍。其内容被编纂成书，可以供计算机相关专业高年级本科生及研究生学习之用，亦可作为自然语言处理，特别是机器翻译相关研究人员的参考资料。本书用tex编写，所有源代码均已开放。

本书共分为七个章节，章节的顺序参考了机器翻译技术发展的时间脉络，同时兼顾了机器翻译知识体系的内在逻辑。各章节的主要关系如下：

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内容

封面、导读和目录

Part I 机器翻译基础

1. 机器翻译简介

• 1.1 机器翻译的概念
• 1.2 机器翻译简史
• 1.3 机器翻译现状
• 1.4 机器翻译方法
• 1.5 翻译质量评价
• 1.6 机器翻译应用
• 1.7 开源项目与评测
• 1.8 推荐学习资源

2. 词法、语法及统计建模基础

• 2.1 问题概述
• 2.2 概率论基础
• 2.3 中文分词
• 2.4 n-gram 语言模型
• 2.5 句法分析（短语结构分析）
• 2.6 小结及深入阅读

Part II 统计机器翻译

3. 基于词的机器翻译模型

• 3.1 词在翻译中的作用
• 3.2 一个简单的翻译系统
• 3.3 基于词的翻译建模
• 3.4 IBM 模型 1-2
• 3.5 IBM 模型 3-5 及隐马尔可夫模型
• 3.6 问题分析
• 3.7 小结及深入阅读

4. 基于短语和句法的机器翻译模型

• 4.1 翻译中的结构信息
• 4.2 基于短语的翻译模型
• 4.3 基于层次短语的模型
• 4.4 基于语言学句法的模型
• 4.5 小结及深入阅读

Part III 神经机器翻译

5. 人工神经网络和神经语言建模

• 5.1 深度学习与人工神经网络
• 5.2 神经网络基础
• 5.3 神经网络的张量实现
• 5.4 神经网络的参数训练
• 5.5 神经语言模型
• 5.6 小结及深入阅读

6. 神经机器翻译模型

• 6.1 神经机器翻译的发展简史
• 6.2 编码器-解码器框架
• 6.3 基于循环神经网络的翻译模型及注意力机制
• 6.4 Transformer
• 6.5 序列到序列问题及应用
• 6.6 小结及深入阅读

7. 神经机器翻译实战

• 7.1 神经机器翻译并不简单
• 7.2 数据处理
• 7.3 建模与训练
• 7.4 推断
• 7.5 进阶技术
• 7.6 小结及深入阅读

Part IV 附录

• 附录 A：基准数据集和评价工具
• 附录 B：IBM模型3-5训练方法

参考文献

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