朴素贝叶斯分类算法：用例十：机器翻译

朴素贝叶斯分类算法：用例十：机器翻译

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：朴素贝叶斯分类器，自然语言处理，机器翻译，语言建模，统计机器翻译

1.背景介绍

1.1 问题的由来

在自然语言处理(NLP)领域，机器翻译是长期追求的目标之一。随着互联网的普及和全球化的加速，跨语言沟通的需求日益增长。传统的规则驱动方法如统计机器翻译系统，以及基于神经网络的方法，虽然取得了显著的进步，但仍然面临诸如词汇稀疏问题、句间依赖关系捕获不充分等问题。这就催生了对更高效、鲁棒性更强的机器翻译解决方案的需求。

1.2 研究现状

当前的机器翻译研究倾向于结合深度学习模型，特别是基于Transformer架构的模型，例如Google的WMT'16比赛中的“Attention is All You Need”论文所提出的Transformer模型。这些模型通过自注意力机制有效地捕捉长距离依存关系，显著提高了翻译质量。然而，在大规模语料库上训练的模型往往过于复杂，对计算资源的要求高，并且可能因数据过拟合而面临泛化能力不足的问题。