具体描述
本书的内容分为两大部分：一是人工智能原理（知识表示、知识推理、知识学习中的主流技术及其原理）；二是机器翻译原理与应用（按照一般机器翻译系统应该具备的各个处理步骤的顺序进行讲述，实验时通过在每个步骤设计一个小的软件来逐步完成的整个翻译软件的设计与实现）。此外，为使学生巩固所学的人工智能原理和机器翻译原理知识，本书还组织了单词与词组的处理与分析、词义消歧、句法（语法）与语法分析和机器学习方面的内容。
本书的许多内容取材于编著者们的科研积累，深入浅出，内容详实。
本书可作为计算机科学与技术、软件工程、信息安全等专业的本科教材，也可以作为相磁方向的研究生教材，同时也可以供从事这方面研究的科技人员参考。
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用户评价
我一直对科技进步与人文精神的结合之处感到着迷，而《人工智能与机器翻译》这个书名，无疑点燃了我内心深处的好奇心。在信息爆炸的时代，跨越语言的障碍变得前所未有的重要，而机器翻译正扮演着越来越关键的角色。我期望这本书能够不仅仅停留在技术层面，而是能够深入探讨人工智能如何赋予机器“理解”语言的能力。我非常好奇，机器是如何通过海量的数据训练，学会识别词语的含义、句子的结构，甚至捕捉作者的语气和情感的。书中是否会介绍一些具体的算法模型，例如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或更先进的Transformer架构，并用通俗易懂的方式解释它们的工作原理？同时，我也想了解，机器翻译在处理文学作品、历史文献或专业技术文档时，会遇到哪些独特的挑战，又有哪些创新的解决方案？例如，对于诗歌中的隐喻、象征，或者法律条文中的精确定义，机器是否能够达到与人类译者相当的理解和表达水平？书中是否会有一些引人入胜的案例研究，展示机器翻译在不同领域的成功应用，以及它在克服文化隔阂、促进国际交流方面的巨大潜力？我更希望这本书能引发我对于语言、文化和人工智能之间深刻关系的思考，让我明白，技术的发展不仅仅是为了效率，更是为了促进人类更深层次的理解和连接。
评分这本书的出现，简直就像是为我这个对技术革新充满好奇，又对语言隔阂感到深深困扰的人量身定做的。我一直对人工智能的发展轨迹感到着迷，尤其是它如何一步步地渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，再到我最近特别关注的——语言的障碍能否被科技彻底打破。所以，《人工智能与机器翻译》这个书名一出现，我几乎是毫不犹豫地就把它纳入了我的必读清单。我尤其期待书中能够深入探讨机器翻译的底层逻辑，不仅仅是表面的文字转换，而是它如何理解语境、如何捕捉细微的情感差异，甚至如何模仿不同文化背景下的表达习惯。我希望它能揭示那些隐藏在流畅译文背后的复杂算法和深度学习模型，让我明白，为什么有些翻译总是那么“神来之笔”，而有些却显得生硬 awkward。另外，我对于机器翻译在文学作品、诗歌等艺术领域的应用也充满了疑问，这种高度依赖情感、意境和文化内涵的领域，机器是否真的能够胜任？书中能否有案例分析，展示人工智能在这些极具挑战性的翻译场景下的表现？它是否能帮助我们理解，机器翻译是否会成为一种新的艺术形式，抑或仅仅是一种辅助工具？我渴望从中找到答案，也希望能借此机会，更深入地理解人工智能的潜力，以及它如何重塑我们与世界交流的方式。这本书的书名本身就充满了吸引力，让人联想到科幻小说中的场景，但我更期待的是它能提供扎实的理论基础和前沿的研究进展，让我看到人工智能在解决实际问题上的巨大价值。
评分作为一名对语言学和计算机科学都抱有极大兴趣的读者，我迫切希望《人工智能与机器翻译》这本书能够为我提供一个全面而深入的视角。我一直很好奇，究竟是什么样的技术突破，使得机器翻译从最初的生硬直译，发展到如今能够流畅自然地表达，甚至在某些方面超越人类的译者。我希望书中能详细介绍机器翻译的历史演进，从早期的基于规则的机器翻译（RBMT）到统计机器翻译（SMT），再到如今占据主导地位的神经机器翻译（NMT）。我尤其关注NMT背后的核心技术，比如端到端的学习模型、注意力机制的引入，以及Transformer等架构的创新，它们是如何彻底改变了机器翻译的性能。此外，我也对机器翻译在处理特定领域语言的准确性和可靠性充满了疑问。比如，在医疗、法律、金融等专业领域，一个微小的翻译错误都可能带来严重的后果。书中是否会探讨如何提高机器翻译在这些高风险领域的表现，例如通过领域适应性技术、术语库的整合，以及人机协同翻译的模式？我还想了解，机器翻译在处理低资源语言，即数据相对稀缺的语言时，面临的挑战以及相应的解决方案。这本书的出现，无疑将为我揭示人工智能在语言翻译领域所取得的辉煌成就，以及未来发展的新方向，这让我充满期待。
评分一直以来，我对语言的魅力和人工智能的进步都抱有极大的热情，而《人工智能与机器翻译》这本书的出现，恰好满足了我在这两个领域深度探索的渴望。我非常期待书中能够详细解读，人工智能是如何从最初的“规则导向”思维，逐步演进到如今的“数据驱动”模式，尤其是在统计机器翻译和神经机器翻译方面取得的突破性进展。我渴望了解，那些看似神奇的翻译结果，背后到底隐藏着怎样复杂的算法和模型。例如，书中是否会深入探讨长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及Transformer等模型在机器翻译中的具体应用，以及它们是如何处理词语的顺序、上下文信息和语义关联的？此外，我也对机器翻译在处理不同语言对时的性能差异感到好奇。毕竟，不同语言在语法结构、词汇系统和文化内涵上存在巨大的差异。书中是否会分析，机器翻译在面对类似英语到中文这样结构较为相似的语言对时，以及在处理像中文到阿拉伯语这样差异巨大的语言对时，各自的优势和劣势，并提出相应的解决方案？我还希望能看到书中对机器翻译在实际应用场景中的一些探讨，比如在实时语音翻译、跨文化交流、内容本地化等方面的挑战和机遇，以及人工智能如何帮助我们克服语言障碍，促进全球信息的自由流动。
评分作为一名对语言学习和跨文化交流充满热情的人，我对《人工智能与机器翻译》这本书的期待值非常高。我一直在关注人工智能在语言领域的应用，特别是机器翻译的飞速发展，它正在以前所未有的方式改变着我们获取信息和与人交流的模式。我非常希望这本书能够深入浅出地解释，人工智能是如何实现“翻译”这一复杂过程的。从早期的基于规则的翻译，到后来的统计机器翻译，再到如今引领潮流的神经机器翻译，每一个阶段的技术演进都凝聚着人类的智慧。我尤其想了解，神经机器翻译背后的核心技术，例如注意力机制（Attention Mechanism）和Transformer模型，它们是如何让机器在理解和生成文本方面取得质的飞跃的。书中是否会提供一些具体的模型架构图解，以及它们在处理长句子、多义词和语境理解方面的优势？此外，我也对机器翻译在处理不同语言对时的效果差异以及可能遇到的挑战充满好奇。例如，对于一些语法结构差异巨大的语言，或者文化背景深刻的表达，机器翻译能否做到准确传达？书中是否会给出相关的案例分析，并探讨如何通过引入领域特定知识、优化训练数据等方式来提升翻译的准确性和流畅度？我期待这本书能为我揭示人工智能在语言翻译领域的无限可能。
评分我一直认为，语言是人类文明的基石，而翻译则是连接不同文明的桥梁。然而，现实中的翻译工作，往往充满了挑战和局限。随着人工智能技术的飞速发展，我看到了机器翻译在近年来取得了令人瞩目的进步，这让我不禁对《人工智能与机器翻译》这本书产生了浓厚的兴趣。我希望这本书能够详细阐述人工智能是如何被应用于机器翻译的，从早期的基于规则的方法，到后来的统计机器翻译，再到如今的神经网络机器翻译，每一个阶段的演进都凝聚着智慧的结晶。我特别关注书中是否会深入剖析神经网络机器翻译的核心技术，例如注意力机制、Transformer模型等，以及它们是如何在捕捉长距离依赖关系、处理多义词等方面表现出卓越能力的。此外，我也对机器翻译在不同语言对之间的表现差异感到好奇。例如，对于英语到中文这样的语言对，机器翻译的效果相对较好，但对于一些语言结构差异更大的语言对，例如中文到阿拉伯语，机器翻译的挑战会更大。书中能否有相关的研究和案例分析，来解释这些差异产生的原因，以及如何通过技术手段来弥补这些不足？我还希望书中能够探讨机器翻译在实际应用中的一些伦理和社会问题，比如翻译的准确性、可靠性，以及对翻译行业从业者可能产生的影响。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白，让我能够更系统、更深入地了解人工智能与机器翻译这一重要交叉领域的发展现状和未来趋势。
评分我一直认为，语言是理解一个民族、一个文化最直接的途径，而翻译则是在这个过程中不可或缺的润滑剂。《人工智能与机器翻译》这个书名，恰好触动了我内心深处对于技术如何服务于人文，以及如何打破沟通障碍的浓厚兴趣。我非常好奇，人工智能究竟是如何被赋予“理解”和“输出”不同语言的能力的。我希望书中能够详细阐述，从早期的基于规则的方法，到统计机器翻译，再到如今占据主导地位的神经机器翻译（NMT），这一技术演进的脉络。我尤其关注NMT的核心技术，比如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等模型，它们是如何通过深度学习，在捕捉长距离依赖、处理多义词和生成流畅译文方面取得巨大突破的。此外，我也对机器翻译在处理低资源语言（即数据稀缺的语言）以及在专业领域（如医疗、法律）的翻译准确性和可靠性方面所面临的挑战感到好奇。书中是否会探讨，如何通过迁移学习、元学习或者人机协同翻译等方式，来提升机器翻译在这些复杂场景下的表现？我期待这本书能够为我提供一个清晰、全面的视角，让我了解人工智能在机器翻译领域所取得的成就，以及它将如何塑造我们未来的沟通方式。
评分这本书的名字，如同一扇通往未来世界的窗户，让我对人工智能如何重塑我们理解和交流世界的方式充满了无尽的遐想。《人工智能与机器翻译》——这个标题本身就勾勒出了一个激动人心的图景，即机器不再仅仅是冰冷的计算工具，而是能够跨越语言的鸿沟，连接不同文化和思想的桥梁。我迫切希望这本书能够深入揭示，人工智能究竟是如何“学习”和“理解”人类语言的。我渴望了解，从海量的文本数据中，机器如何提取出词汇的含义、句子的结构，以及更深层次的语境信息。书中是否会详细介绍当下最前沿的机器翻译模型，例如基于深度学习的神经机器翻译（NMT）系统，以及Transformer等架构的创新，它们是如何通过并行处理和注意力机制，实现对语言的精准捕捉和生成？同时，我也对机器翻译在处理文学作品、诗歌等高度依赖情感和文化内涵的文本时所面临的挑战感到好奇。它是否能够理解隐喻、象征，抑或只是进行字面上的转换？书中是否会提供一些引人入胜的案例研究，展示人工智能在不同语言对、不同应用场景下的翻译效果，以及它如何帮助我们打破文化隔阂，促进全球范围内的知识共享和人文交流。
评分这本书的名字本身就充满了未来感和探索的意味，让我对其中蕴含的知识充满期待。《人工智能与机器翻译》——光是这个组合，就足以激发我探索人类智慧与机器智能如何交织，共同打破语言壁垒的好奇心。我一直对人工智能如何“理解”和“生成”语言的过程感到好奇，尤其是在翻译这样一个需要深刻理解原文语境、文化背景甚至情感色彩的复杂任务中。我期望书中能够详细阐述，机器是如何通过海量的数据训练，学会识别词汇的细微差别，捕捉句子的语法结构，甚至模仿人类表达的自然流畅度的。我希望书中能深入解析当下最先进的机器翻译模型，比如基于Transformer架构的那些，它们是如何通过自注意力机制，在处理长距离依赖和上下文信息方面表现出惊人的能力。同时，我也对机器翻译在处理不同类型文本时所面临的挑战感到好奇，例如文学作品中的诗意表达、专业文献中的术语精确性，以及口语交流中的非正式表达。书中是否会提供一些具体的案例分析，展示机器翻译在这些复杂场景下的表现，以及如何通过技术手段来不断优化和提升其翻译质量？我期待这本书能带我走进机器翻译的“幕后”，揭示其背后的技术奥秘，让我对人工智能在语言领域的发展有更深刻的认识。
评分这本书的吸引力不仅仅在于它探讨的主题——“人工智能与机器翻译”本身就具有前沿性和实用性，更在于它承诺将带领我深入理解这一快速发展的技术领域。我一直对语言的奥秘着迷，同时也对人工智能如何模拟人类的智能过程感到好奇。而机器翻译，正是这两个领域最完美的结合点。我希望这本书能够清晰地阐述，人工智能是如何被用来“理解”语言的，它是否真的能像人类一样理解语境、情感和文化含义？书中是否会深入剖析当下最主流的机器翻译技术，例如神经机器翻译（NMT）的核心原理，包括其使用的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和Transformer架构，以及它们在捕捉句子结构、词汇意义和长距离依赖关系方面的能力。我尤其关心，在面对一些高度依赖文化背景和隐喻的文本时，机器翻译的表现如何？例如，文学作品中的诗意表达、俚语俗语或者特定文化习俗的描述，机器是否能够做到精准传达，抑或存在理解上的障碍？我希望书中能通过一些生动的案例，展示机器翻译在不同语言对、不同文本类型（如新闻、小说、科技论文）下的实际应用效果，以及它在克服语言障碍、促进全球沟通方面所扮演的重要角色。
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