神经网络在机器翻译中效果更好的原因，在于它可以处理大量的语言数据，并通过学习输入和输出之间的映射关系来进行翻译，从而使得翻译的结果更加准确和自然。神经网络不需要事先规定复杂的规则或特征，而是通过不断的迭代和学习来优化模型，因此能够适应不同的语言、语法和结构。其中，一些重要的神经网络翻译模型包括：Encoder-Decoder模型、Transformer模型和Bert模型等。这些模型的表现很大程度上取决于它们的架构和参数的设置，同时在实践中也需要考虑如何充分利用训练数据和有效地优化训练过程。和传统的基于规则的翻译方式相比，神经网络的翻译模型更加自适应和灵活，并且它们通常可以使用更多的上下文信息，因此可以更好地处理一些复杂的词汇和语法结构。
为什么神经网络在机器翻译中效果更好？
为什么神经网络在机器翻译中效果更好？我听说神经网络在自然语言处理中非常受欢迎，但是我并不明白为什么这样。为什么它可以在翻译时提高效率和准确性？我想请问的是，它是如何获得更好的表现的？是否有某种算法或技术与其相关？目前有哪些重要的神经网络翻译模型可以使用？它们和传统的基于规则的翻译方式有何不同？希望有经验的专家能给予指导。
提问时间：2023-06-05 21:12:45
编辑时间：2023-06-05 21:12:47
提问者：
City_Lights
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9回答时间：2023-06-05 21:12:51
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