文章目錄

• • 第一部分：基礎理論與概念 (1-15題)
  • • 1. 題目： 什么是機器翻譯（MT）？請簡述其發展歷程中的幾個主要范式。
    • 2. 題目： 機器翻譯的主要評價指標有哪些？請詳細解釋BLEU指標的計算原理和優缺點。
    • 3. 題目： 什么是平行語料庫和可比語料庫？它們在MT中各有何作用？
    • 4. 題目： 在預處理階段，為什么要對文本進行分詞？中英文分詞的主要區別是什么？
    • 5. 題目： 解釋什么是“對齊 (Alignment)”在機器翻譯中的含義。詞對齊的主要作用是什么？
    • 6. 題目： 什么是未登錄詞問題？在NMT中，有哪些主流方法解決OOV問題？
    • 7. 題目： 區分一下監督學習、無監督學習和半監督學習在機器翻譯語境下的應用。
    • 8. 題目： 什么是領域自適應 (Domain Adaptation)？為什么它在MT中非常重要？
    • 9. 題目： 闡述一下機器翻譯中的“曝光偏差 (Exposure Bias)”問題及其解決方案。
    • 10. 題目： 什么是低資源語言機器翻譯？面臨的挑戰和主要技術路線是什么？
    • 11. 題目： 解釋一下機器翻譯中的“幻覺 (Hallucination)”現象。
    • 12. 題目： 在構建一個實用的MT系統時，除了翻譯質量，還需要考慮哪些因素？
    • 13. 題目： 什么是“解碼”？在NMT中，貪婪解碼和集束搜索的區別是什么？
    • 14. 題目： 什么是“注意力機制 (Attention Mechanism)”？它為什么對NMT至關重要？
    • 15. 題目： 區分一下序列到序列 (Seq2Seq) 模型和Transformer模型。
  • 第二部分：核心算法與模型 (16-35題)
  • • 16. 題目： 描述Transformer模型中的自注意力 (Self-Attention) 機制的計算過程。
    • 17. 題目： Transformer中的多頭注意力是什么？為什么要用多頭？
    • 18. 題目： 解釋Transformer模型中的位置編碼為什么是必要的，并簡述其原理。
    • 19. 題目： 描述Transformer編碼器的結構。它由哪些子層組成？
    • 20. 題目： 描述Transformer解碼器的結構。它與編碼器有哪些關鍵區別？
    • 21. 題目： 在訓練一個NMT模型時，損失函數通常是什么？
    • 22. 題目： 什么是“梯度爆炸”和“梯度消失”？Transformer是如何緩解這些問題的？
    • 23. 題目： 簡述統計機器翻譯（SMT）中“短語表 (Phrase Table)”是如何生成的。
    • 24. 題目： 在SMT中，除了翻譯模型，還有一個重要的組件是語言模型。它的作用是什么？
    • 25. 題目： 比較一下NMT和SMT的主要優缺點。
    • 26. 題目： 什么是“束搜索”的長度歸一化？為什么需要它？
    • 27. 題目： 解釋一下“復制機制 (Copy Mechanism)”在NMT中的應用場景和工作原理。
    • 28. 題目： 什么是“覆蓋度 (Coverage)”問題？有哪些解決覆蓋度問題的技術？
    • 29. 題目： 簡述基于卷積神經網絡 (CNN) 的Seq2Seq模型相比RNN的優勢。
    • 30. 題目： 什么是“知識蒸餾 (Knowledge Distillation)”？它如何應用于NMT？
    • 31. 題目： 在 multilingual NMT 中，什么是“負遷移 (Negative Transfer)”？如何避免？
    • 32. 題目： 解釋一下“零樣本翻譯 (Zero-Shot Translation)”在multilingual NMT中是如何實現的。
    • 33. 題目： 什么是“動態規劃 (Dynamic Programming)”？它在SMT的解碼過程中起什么作用？
    • 34. 題目： 描述一下“最小風險訓練 (Minimum Risk Training, MRT)”的基本思想。
    • 35. 題目： 什么是“非自回歸神經機器翻譯”？它的目標和挑戰是什么？
  • 第三部分：實踐應用與前沿趨勢 (36-50題)
  • • 36. 題目： 如果你要為一個電商平臺搭建一個商品標題翻譯系統，你會考慮哪些特殊問題？
    • 37. 題目： 在翻譯用戶生成的內容（UGC），如社交媒體評論時，會遇到什么挑戰？
    • 38. 題目： 什么是“交互式機器翻譯 (Interactive MT)”？它如何提高翻譯效率？
    • 39. 題目： 機器翻譯后編輯 (Post-Editing) 的主要任務是什么？
    • 40. 題目： 如何評估一個MT系統是否在生產環境中達到了可用標準？
    • 41. 題目： 大語言模型在機器翻譯任務上表現如何？它們與傳統NMT模型有何不同？
    • 42. 題目： 什么是“上下文學習 (In-Context Learning)”？它如何應用于LLM的翻譯？
    • 43. 題目： 在部署LLM進行翻譯時，面臨的主要挑戰是什么？
    • 44. 題目： 如何看待專用NMT模型與通用LLM在機器翻譯未來的關系？
    • 45. 題目： 什么是“多模態機器翻譯 (Multimodal MT)”？請舉例說明。
    • 46. 題目： 在商業化MT產品中，“模型預熱”是什么意思？
    • 47. 題目： 如何解決翻譯中的性別偏見問題？
    • 48. 題目： 在構建MT系統時，有哪些重要的倫理考量？
    • 49. 題目： 請解釋“代碼切換 (Code-Switching)”文本翻譯的難點。
    • 50. 題目： 未來機器翻譯技術的發展趨勢可能有哪些？