機器翻譯 = 語言模型 + 翻譯模型
語言模型如：n元語言模型
n元語言模型
舉例，三元語言模型，乙個詞至於它相鄰的2個詞有關。
條件概率
p（我吃飯）表示詞語組合合理的概率。
p（我吃飯）= p（飯|我吃）*p（我吃）
p（我吃） = p（ 吃|我）*p（我）
得到：p（我吃飯）= p（飯|我吃）*p（吃|我）*p（我）；
基礎統計概率這樣得到：
[統計詞頻得到]
p（我）= c（我）/c(x) ;
p（吃|我）= c（我x）/ c（我吃）
p（飯|我吃）= c（我吃飯）/ c（我吃x）
在語音識別或者ocr中，如果識別三個字，前兩個識別為我吃，
單從第三個字的聲音來看，有40%的概率識別為「飯」，有50%的概率識別為「蛋」。
但是p（飯 | 我吃）的概率為50%，p（蛋|我吃）的概率為10%。
綜合考慮：
p（我吃飯）= p（飯）* p（飯 | 我吃）=40%*50%
p（我吃蛋）= p（蛋）* p（蛋|我吃） =50%*10%
所以該字被翻譯成飯更合適一些。
1958 機器翻譯
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機器翻譯彙總
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模擬 機器翻譯
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