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[单选题]

下列关于机器翻译任务的说法不正确的是

A.IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则

B.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象

C.IBM的Brown等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生

D.Mikolav等人开源的Word2Vec工具将词表示为一系列实数组成的词向量,从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题

答案
IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则
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第1题

19、下列关于机器翻译任务的说法,不正确的是()。

A.IBM 的 Brown 等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生

B.Mikolav 等人开源的 Word2Vec 工具将词表示为一系列实数组成的词向量,从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题

C.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象

D.IBM 的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则

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第2题

下列关于机器翻译任务的说法,不正确的是()。

A.IBM 的 Brown 等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生

B.Mikolav 等人开源的 Word2Vec 工具将词表示为一系列实数组成的词向量,从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题

C.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象

D.IBM 的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则

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第3题

下列关于机器翻译任务的说法不正确的是

A.IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则

B.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象

C.IBM的Brown等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生

D.Mikolav等人开源的Word2Vec工具将词表示为一系列实数组成的词向量,从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题

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第4题

下列关于机器翻译任务的说法不正确的是

A.IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法,还需要借助语言知识和一些转换规则

B.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象

C.IBM的Brown等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生

D.Mikolav等人开源的Word2Vec工具将词表示为一系列实数组成的词向量,从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题

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第5题

下列属于基于统计的自然语言处理技术的是()

A.基于贝叶斯公式的机器翻译技术

B.基于深层语法的机器翻译技术

C.基于浅层语法的机器翻译技术

D.基于中间语言的机器翻译技术

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第6题

10、在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译
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第7题

10、在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译
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第8题

【判断题】在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。()

A.Y.是

B.N.否

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第9题

简要说明采用Seq2Seq模型实现机器翻译的原理
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第10题

以下有关机器翻译的说法错误的是()。

A.自然语言的机器翻译目前一般以句子为翻译单位

B.机器翻译的四个阶段为检索、分析、转换、生成

C.机器翻译的本质为对于双语互译规律的发现和应用

D.机器翻译分析阶段以词法分析和语用分析为主

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