自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：机器翻译评估方法与指标

自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：机器翻译评估方法与指标

自然语言处理与机器翻译概览

自然语言处理的基本概念

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、机器翻译等领域得到广泛应用。

词法分析

词法分析是NLP的基础，它将文本分解成单词或标记，例如，将句子“我喜欢吃苹果”分解为“我”，“喜欢”，“吃”，“苹果”。

句法分析

句法分析是分析句子结构的过程，例如，确定“我”是主语，“喜欢”是谓语，“吃”是动词，“苹果”是宾语。

语义分析

语义分析是理解文本意义的过程，例如，理解“我喜欢吃苹果”意味着“我”对“吃苹果”有正面的情感。

机器翻译的历史与发展

机器翻译（Machine