机器翻译是计算机科学与语言学交叉形成的最早的研究方向，是自然语言处理技术的重要发源地。本书聚焦新一代机器翻译技术——神经机器翻译，系统梳理和介绍神经机器翻译的核心方法和前沿研究课题。全书分为基础篇、原理篇、实践篇和进阶篇，覆盖神经机器翻译的基础知识、经典框架、原理技术、实践方法与技巧，以及无监督神经机器翻译、多语言神经机器翻译、语音与视觉多模态机器翻译等前沿研究方向。全书理论与实践相结合，基础与前沿相交映。 除此之外，本书的一个特色是在每一章均附有一篇短评，针对相应章节的主题，介绍和评论神经机器翻译技术背后的历史、故事、思想、哲学、争议和规范等。短评与全书内容相交错，使读者对神经机器翻译技术不仅知其然，而且知其所以然。 本书适合高等院校计算机专业高年级本科生，以及人工智能、自然语言处理方向的研究生阅读，也可供机器翻译研究者、实践者、使用者，以及机器翻译行业的管理者、人工翻译研究人员等对机器翻译技术感兴趣的读者参考。

推荐序
前言
数学符号
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 基本思想
1.2.1 基于规则的机器翻译
1.2.2 统计机器翻译
1.2.3 神经机器翻译
1.2.4 模型设计
1.3 解码
1.3.1 统计机器翻译解码
1.3.2 神经机器翻译解码
1.3.3 搜索错误与模型错误
1.4 神经机器翻译与统计机器翻译对比
1.4.1 表示
1.4.2 参数
1.4.3 模型存储
1.4.4 模型假设或约束
1.4.5 端到端
1.4.6 译文生成
1.4.7 训练方式
1.4.8 鲁棒性
1.4.9 可解释性
1.4.10 可干预性
1.4.11 低资源适应性
1.4.12 对比总结
1.5 发展历史
1.5.1 机器翻译发展历史
1.5.2 神经机器翻译发展历程
1.6 应用现状
1.6.1 维度1：通用领域vs.垂直领域
1.6.2 维度2：多语种vs.单语种
1.6.3 维度3：云端vs.终端
1.6.4 维度4：在线vs.离线
1.6.5 维度5：B端vs.C端
1.6.6 维度6：纯文本vs.多模态
1.6.7 维度7：人机结合vs.人机分离
1.6.8 维度8：机器翻译+vs.纯机器翻译
1.6.9 应用现状总结
1.7 本书组织
1.7.1 基础篇
1.7.2 原理篇
1.7.3 实践篇
1.7.4 进阶篇
……
第Ⅰ部分 基础篇
第Ⅱ部分 原理篇
第Ⅲ部分 实践篇
第Ⅳ部分 进阶篇
参考文献
索引