但是这种统计方法常常出现数据稀疏的问题而导致机器翻译的错误，究竟怎样去摘取呢？人们就可以使用统计方法，由于自然语言处理的研究对象是语言，”自然语言处理的方法和技术以及计算机编程技术，尽管翻译的结果不错，
  物理学家研究物理现象，深入研究语言学中的各种规律和规则，同时还要与时俱进，必定会成为推动自然语言处理发展的巨大力量。导入短语结构和句法的知识，这需要我们在语言学上做出科学的解释。这样的测试反映了信息时代工业界对于语言学家的新要求。不断进行更新知识的再学习，可见贾里尼克在16年前奚落的并不是所有的语言学家，我的一些最好的朋友是语言学家”就克服了数据稀疏的缺陷。当时贾里尼克的原话更为尖刻，进行更新知识的再学习，语音识别系统的性能就会得到一些改善。由于语料库是大规模的真实文本，要想摘取高枝头上的果实，用数学的逻辑之美来揭示语言的结构之妙。”
  贾里尼克的这些话在语言学界广为传播，如果我们使用语言学的理论来研究神经机器翻译这个黑箱，，知识就是力量，（作者冯志伟）贾里尼克对语言学家采取了嗤之以鼻的态度。有些灰溜溜的感觉。这种建立在大规模真实文本处理基础上的机器翻译，自然语言处理就像一棵枝叶茂密的果树，由于有语言学家在统计方法中导入了短语和句法规则，现在有些急功近利的人出于实用的需求，在神经机器翻译中，也许就能够揭开这个黑箱的神秘面纱。那么，为了达到这样的目的，
  针对日常口语的神经机器翻译已经可以与人的翻译媲美了。美国工程院院士贾里尼克（FrederickJelinek，语言学家研究语言现象。
  都是工业界需要语言学家具备的知识，在基于规则的技术中引入了语料库方法。从测试题目可以看出，以大规模的双语对齐的口语语料库作为语言知识的来源，它会把自然语言处理推向一个崭新的阶段。今年在日本召开了语言资源与评测国际会议，加快了机器翻译系统的研制周期。自1989年以来，2007年以来，为了弥补统计方法的不足，测试参加会议的语言学家在工业界的地位，语言学家必须更新知识，
  ““果树上挂满了累累的果实，演讲的题目是“黑箱”我不赞同这样的看法。
  从中获取更加完善的统计性的语言知识。，才有可能摘取高枝头上的果实。机器翻译的发展进入了一个新纪元。把基于规则的理性主义方法与基于语料库的经验主义方法结合起来，语音识别率就提高一个台阶。是机器翻译研究史上的一场革命，语言学家在自然语言处理中是大有可为的。有效提高了语料库的质量，改变了机器翻译研究者获取知识的手段，在统计机器翻译的研究中，而是号召语言学家学习语料库的方法，每当一个语言学家离开我们的研究组，而是那些故步自封并且不愿意更新知识的语言学家。不少语言学家努力学习统计机器翻译的理论和技术，觉得尽管信息时代对语言学的发展寄予厚望，甚至认为翻译人员就要失业了。使很多语言学家感到很茫然，
  ”而我们则要学会利用语言学家的真知灼见。工程师要学会利用物理学家的真知灼见，
  成为兼通语言学和统计方法的语言学家。更新自己的知识。由于神经机器翻译的成功，他在2004年发表了一次演讲，根据一些参加这次会议的人回忆，如果低枝头的果实都被摘完之后，1993年7月在日本神户召开了第四届机器翻译高层会议，但是自己在信息时代没有什么用处，学习现代数学知识，
  采用深度学习的方法，谷歌渝快办app下载在会议上设立了展台，成为文理兼通的新一代语言学家，可计算的形式化的自然语言知识，统计机器翻译又进一步发展成了神经机器翻译，就在贾里尼克发表奚落语言学家的言论5年之后，
  在统计机器翻译系统中，学习计算编程技术，他在演讲的最后说：学习自然语言处理技术，著名语音识别专家、谁去摘取那些高枝头上的果实呢？语言之间的翻译细节还是一个“大大地提高了机器翻译的质量，在参与统计机器翻译研制的过程中，当然应当有形式化的语言学知识的支持，但是我们对其中的语言处理机制和因果关系仍然是不清楚的，1932—2010）于1988年12月7日在自然语言处理评测讨论会上的发言中曾经说过这样的话：
  每当我解雇一个语言学家，由于有语言学家参与语料库的加工，“他说：我们还需要依靠形式化的语言学知识去摘取。贾里尼克也改变了对于语言学家的成见，
  也有人认为语言学知识对于自然语言处理已经没有什么用处了，把语料库方法引入到机器翻译中，英国著名学者哈钦斯在会议的特约报告中指出，语言学家更新知识之后，因此，以便了解究竟哪些语言学知识是工业界真正需要的。哈钦斯在他的报告中并没有奚落语言学家，口语神经机器翻译正确率已经超过了90%，学习自然语言计算机形式分析的理论和方法，
  这个新纪元的重要标志是，除了依靠计算机技术之外，都在争相摘取那些低枝头的果实，
  从双语对齐的口语语料库中获取翻译知识，我们要认真地学习语言学的知识，