自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：对话系统中的机器翻译应用

自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：对话系统中的机器翻译应用

自然语言处理基础

自然语言处理的定义与应用

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言；自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代，随着计算机技术的飞速发展，NLP技术在信息检索、文本挖掘、语音识别、机器翻译、情感分析、问答系统、智能客服、虚拟助手等领域得到了广泛应用。

机器翻译的历史与现状

机器翻译（Machine Translation，MT）是自然语言处理的一个重要应用，旨在将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。机器翻译的历史可以追溯到20世纪50年代，最初采用基于规则的方法，依赖于语言学家制定的翻译规则。随着统计学和机器学习的发展，统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）成为主流，它基于大规模的双语语料库，通过统计模型学习翻译规则。

近年来，深度学习技术的兴起，尤其是神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）的出现，极大