【DataWhale AI 夏令营】NLP：基于术语词典干预的机器翻译挑战赛——task1

一、机器翻译的发展历程

机器翻译（Machine Translation，简称MT）是自然语言处理领域的一个重要分支，其目标是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本。机器翻译的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了从基于规则的方法、统计方法到深度学习方法的演变过程。
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1. 基于规则的机器翻译（1950s-1980s）：

早期的机器翻译系统主要采用基于规则的方法，即利用语言学家编写的语法规则和词典进行翻译。这种方法需要对源语言和目标语言的语法和词汇有深入的理解，但其灵活性和适应性较差，难以处理复杂的语言结构和多义词问题。

基于规则的机器翻译是机器翻译任务的第一套解决方案，它基于“每一种语义在不同的语言当中都存在与其相对应的符号”这一假设。对于某种语言中的大多数单词而言，通常都能够在另一种语言当中找到表达相同含义的对应的单词。在这类方法当中，翻译过程通常被看作一个源语言的词替换过程。

之所以被称为“基于规则的方法”，是因为同一种语义在不同的语言当中通常会以不同的词序去表达，词替换过程相对应地需要两种语言的句法规则作为指导。源语言中的每一个单词需要被放置在目标语言中相对应的位置。基于规则的机器翻译方法的理论非常简洁清晰，但在实践中的性能却不尽如人意。这是由于选择与给定源语言相适配的句法规则在计算上非常低效。同时，为了应对多样的语言现象，语言学家们设计了规模庞大的句法规则。

但是，这些规则很难被有效地组织，甚至会出现不同规则相互矛盾的情况。基于规则的方法最严重的缺陷在于其缺乏翻译过程中对上下文信息的建模，这使得基于规则的翻译模型的鲁棒性不佳。

2. 基于统计的机器翻译（