7、1990 年美国政府机器翻译研究的复兴

1990 年美国政府机器翻译研究的复兴

在自然语言处理领域,机器翻译始终是一项具有代表性的任务。若自然语言处理无法在机器翻译这一核心任务上取得成功,那它作为一个领域就难以被视为成功。当前(1990 年),采用中间语言和模块化的方法进行机器翻译是最为有利的途径。

机器翻译的发展历程

机器翻译的发展历程常被简单概括为:20 世纪 50 至 60 年代,美国投入大量资金进行机器翻译研究,但以失败告终。1966 年的 ALPAC 报告宣称机器翻译不可行,这使得美国此后停止了对该领域的资助。随后,机器翻译研究转移至加拿大和欧洲,并取得了部分成功,接着在日本得到了高度成功的应用。然而,事实并非如此。

实际上,ALPAC 报告发布后,美国的机器翻译研究并未停止,美国空军科学研究办公室(AFOSR)仍在资助相关研究,并且此后还出现了大量商业发展,如著名的商业系统 SYSTRAN、ALPS、LOGOS、METAL 和 SMART 等。ALPAC 报告并非说机器翻译不可能实现,也不是说之前的工作毫无价值,只是在当时的历史背景下,考虑到 20 世纪 60 年代计算机的成本和性能,人工翻译更为廉价。

同时,机器翻译研究也并未大规模转移至欧洲。受 ALPAC 报告影响,欧洲许多地方的研究也停止了。英国相信了 ALPAC 报告,只有法国继续进行深入研究,格勒诺布尔的 GETA 系统成为了一系列其他系统的基础,包括日本主要的大学系统(Mu)以及欧洲翻译系统(Eurotra)的部分内容,该系统旨在实现欧洲经济共同体(EEC)各语言之间的多语言翻译。

SYSTRAN 等系统的长期存在证明了在机器翻译领域要取得显著成果需要耐力和毅力,同时也表明需要定期进行从头开始的重新设计,

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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