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更重要的是,他想要指出现在的神经机器翻译 (NMT) 真正存在的问题。他特意总结了2017 年 Philipp Koehn 和 Rebecca Knowles 撰写的一篇论文,内容如下:1.NMT 在域外数据上表现很差:像 Google 翻译这样的通用 MT 系统在法律或金融等专业领域的表现尤其糟糕。此外,与基于短语的翻译系统等传统方法相比,NMT 系统的效果更差。到底有多糟糕?如下图所示,其中非对角线元素表示域外结果,绿色是 NMT 的结果,蓝色是基于短语的翻译系统的结果。

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