一般统计机器翻译的基于语料库的机器翻译系统就是统计机器翻译，因为统计机器翻译在这个领域异军突起，统计学就是统计并行语料库统计机器翻译，从中衍生出很多不同的统计模型，不同于基于规则的机器翻译系统，基于规则的机器翻译系统是由词典和语法规则库组成的，是基于语料库的。
与统计机器翻译相比，对于神经网络翻译来说，这个问题更加严重。实验表明，神经网络对数据量更敏感。为了解决数据稀疏的问题，我们提出了一种多任务学习的多语言翻译模型。在多语言翻译中，源语言共享编码器，在解码端，不同的语言使用不同的编码器。
翻译生成译文时，我们会在数百万份文档中寻找各种模式，以便为您决定最佳译文。谷歌翻译在人工翻译的文档中检测各种模式，做出合理的猜测，然后得出合适的翻译。在大量文本中寻找各种实例的过程称为“统计机器翻译”。
缺点如下:1)无法解决语义歧义；2)口语化达不到；3)翻译需要大量的规则和统计。
当机器完成同样的操作时，需要处理的是如何“机器”翻译机器翻译背后的思想。开发计算机算法来允许自动翻译而无需任何人工干预是很简单的。也许最著名的应用是Google Translate基于T统计的Google机器翻译不是一项逐字替换的工作。
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原文地址"统计机器翻译的难点，统计机器翻译与神经机器翻译的模型有哪些区别"：http://www.guoyinggangguan.com/qkl/168884.html。
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