神经机器翻译 NMT 是一种机器翻译框架，基于纯神经网络的它以端对端的方式实现源语言到目标语言的翻译。

NMT 与统计机器翻译的思想一致，本质是求解概率问题，只是实现方式不同，后者依赖于大量数据模型，NMT 则不需要。

NMT 发展面临的问题

• 词汇表受限
• 源语言翻译覆盖
• 翻译不准确

NMT 发展的趋势

• 罕见词问题
• 单语言数据使用
• 多语言翻译/多语言 NMT
• 记忆机制
• 语言融合
• 覆盖问题
• 训练过程
• 先验知识融合
• 多模态翻译