由 dawei
机器翻译（machine translation, MT）是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。需要翻译的语言通常称为源语言（source language），翻译成的结果语言称为目标语言（target language）。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程，是自然语言处理的重要研究领域之一。
本文将带领大家了解经典的端到端神经网络机器翻译Seq2Seq模型，以及如何用PaddlePaddle来训练。如果想要实践效果更佳的翻译模型，请参考GitHub模型库中Transformer实现。
Seq2Seq项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/08.machine_translation/README.cn.md
Transformer项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/neural_machine_translation/transformer
背景介绍
早期机器翻译系统多为基于规则的翻译系统，需要由语言学家编写两种语言之间的转换规则，再将这些规则录入计算机。该方法对语言学家的要求非常高，而且我们几乎无法总结一门语言会用到的所有规则，更何况两种甚至更多的语言。因此统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）技术应运而生。
在统计机器翻译技术中，转化规则是由机器自动从大规模的语料中学习得到的，而非我们人主动提供规则。因此，它克服了基于规则的翻译系统所面临的知识获取瓶颈的问题，但仍然存在许多挑战：
人为设计许多特征（feature），但永远无法覆盖所有的语言现象；
难以利用全局的特征；