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1.词语形态问题，即 Morphology，研究的是词的构成。在中文中，它体现在词的切分上，在英语等大部分其他语言中则主要体现在形态的分析上。
2.在统计机器翻译时代，复杂形态的语言处理非常困难，对此有一个比较著名的方法叫做 Factored statistical machine translation，即基于要素的翻译方法，就是将一个词分成很多要素，然后分别翻译每个要素，最后汇总起来。现在机器翻译基本上可以不做分词了，大部分中文机器翻译系统基本上基于汉字来实现，性能跟基于词的系统比没有太大区别。
针对形态复杂的语言，现在提出了一种基于subword（子词）的模型或基于character（字符）的机器翻译模型，效果也非常好。我认为这是一个统一且优雅的方案。
3.无论是在基于规则还是基于统计的机器翻译框架下，句法分析对机器翻译的质量都起着重要的影响作用。其中在基于统计的机器翻译中，基于短语的方法获得了很大成功，因此现在大部分统计方法都不做句法分析。
4.神经网络机器翻译方法是没有用到任何句法知识的，仅凭从网络中学到的复杂结构就能实现这么好的效果，对机器翻译来说做句法分析就没有太大意义。句法结构并不是完全没有意义，现在也有不少人在研究，但这已经不再是机器翻译的一个主要难点。
5.资源稀缺问题大家都很清楚，然而这个问题远比我们大部分人想象的要严重得多。一般而言，对于常见语言，机器翻译可以做得很好，然而现实世界中有几千种语言，曾经就有一篇报告统计出 7000 多种语言，当然有文字的语言并没有这么多，其中绝大部分语言都是资源稀缺语言，并且绝大多数专业领域实际上也都是资源稀缺的领域。

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关键词：morphology 学习笔记 Log 习笔记 Statistical