随着经济社会的国际交流合作日益密切，人们迫切需要高质量、高效率的跨语言信息获取和传播工具。《神经网络机器翻译技术及产业应用》以产业需求为牵引，分析了新时期机器翻译的产业需求特点和挑战，介绍了神经网络翻译的基本理论、前沿技术以及面向产业应用的实用系统开发方法。
《神经网络机器翻译技术及产业应用》主要面向相关领域的学生、科研人员、技术开发人员以及语言服务行业的从业人员。读者可以通过本书厘清机器翻译技术的发展脉络，快速了解和掌握最新方法，还可以根据书中的讲解，在开源平台上快速搭建实用的机器翻译系统。
《神经网络机器翻译技术及产业应用》共九章，由浅入深地为读者讲解神经网络机器翻译的前世今生。
| 第1章 绪论 | 结合时代背景，简要概述机器翻译的发展历程，分析机器翻译的产业需求特点及技术挑战 |
| 第2章 翻译语料获取与译文质量评价 | 探讨机器翻译语料获取技术和机器翻译常用的评价方法 |
| 第3章 神经网络机器翻译 | 介绍目前主流的机器翻译方法——神经网络机器翻译，包括基本原理、主要模型结构，以及如何利用开源工具搭建神经网络机器翻译系统 |
| 第4章 高性能机器翻译 | 结合产业化实践，分析高性能机器翻译系统，包括模型结构优化、模型压缩、系统部署等 |
| 第5章 多语言机器翻译 | 讲述多语言机器翻译，针对资源稀缺、语言数量多、部署难度大等技术挑战，从数据增强、多语言翻译统一建模、多语言预训练等方面展开分析，并结合多家知名企业的实践经验，介绍大规模多语言机器翻译系统 |
| 第6章 领域自适应 | 探讨领域自适应技术，介绍如何通过数据增强、优化训练、术语翻译、记忆库等，进一步提升翻译模型在具体领域上的翻译质量，以满足不同场景的实际需求 |
| 第7章 机器同声传译 | 分析机器同声传译，包括机器同传的主要挑战、发展现状、主流技术、开放数据集、评价方式等，并介绍如何使用开源工具搭建机器同传系统 |
| 第8章 机器翻译产业化应用 | 介绍机器翻译丰富的产品形式和广泛的产业应用 |
| 第9章 总结与展望 | 总结全书，展望机器翻译未来的发展趋势 |
本书特色
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权威性：顶级专家共同执笔
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专业性：介绍机器翻译领域的多种技术，面向产业应用和领域主流技术
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实践性：结合国内外知名企业的产业实践，提供多种机器翻译系统的搭建指南
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可读性：内含大量插图、示例、伪代码，便于阅读理解
作者简介
王海峰，百度首席技术官，深度学习技术及应用国家工程研究中心主任。国际计算语言学学会（ACL）首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow、IEEE Fellow、CAAI Fellow。长期从事机器翻译、自然语言处理、深度学习等人工智能技术的研究及产业化工作。以第一完成人身份获国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖、中国专利金奖、北京市科技进步一等奖、中国电子学会科技进步一等奖，获光华工程科技奖、全国创新争先奖、吴文俊人工智能杰出贡献奖等。
何中军，百度人工智能技术委员会主席。长期从事机器翻译研究与开发，并致力于推动机器翻译大规模产业化应用。曾获国家科技进步二等奖、北京市科技进步一等奖、中国电子学会科技进步一等奖、中国专利银奖等多项奖励。被评为“中国电子学会优秀科技工作者”“北京青年榜样”等。
吴华，百度技术委员会主席。长期从事机器翻译、自然语言处理、机器学习等技术的研究及产业化工作。曾获国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖、中国专利金奖、北京市科技进步一等奖、中国电子学会科技进步一等奖。被评为“杰出工程师”“青年北京学者”等。
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