《基於人工神經網絡的機器翻譯》主要內容包括：基於語料庫統計的機器翻譯模式把機器翻譯分為翻譯模式和語言模式兩種處理過程，作者嘗試把人工神經網絡技術應用於兩種模式的處理，使之應用於機器翻譯的全過程，是一項創造性工作，作者采用神經元自學習的方法，從少量實例開始，係統通過自學習建立機器詞庫和對應的譯文，本研究實驗證明對於確定的領域，該係統可以輸齣相當通順的目的語，這種用分布式神經網絡體係解決翻譯模式的訓練，較好地解決瞭單一網絡學習能力有限的問題，對神經網絡語言處理技術開發瞭新思路，有相當意義。
作者在應用神經網絡處理語言模式方麵，也提齣瞭新的解決方案，改變瞭以往神經網絡以復雜句法、語義特徵為訓練對象的普遍做法，采用詞性標注為訓練對象，以自創的一套詞語移動符號基為訓練目標的神經網絡處理方法，是一種獨特的處理方法，雖然作者指齣這種方法未能得到預期的結果，但是如果能夠如作者提齣的把分布式神經網絡體係也用於語言模式的訓練，這種獨特的方法成敗與否還未可知。
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