课程大纲：机器翻译 - 应用语言学与计算语言学

第一周：课程介绍与基础

学习目标：

  1. 理解机器翻译的基本概念
  2. 介绍计算语言学和应用语言学在翻译中的角色
  3. 软件工具和平台简介

讲座：

  • 机器翻译的历史与发展
  • 翻译理论与计算机处理的关系

资源：

活动：

  • 初步探讨现有MT系统（如Google Translate）的工作原理

第二周：语言模型与统计机器翻译

学习目标：

  1. 语言模型的基础
  2. 统计机器翻译原理
  3. 词典和短语表的构建

讲座：

  • N-gram语言模型
  • 基于统计的翻译模型

资源：

实践活动：

  • 使用开源工具（如Moses）训练简单的语言模型

第三周：神经网络机器翻译

学习目标：

  1. 深度学习基础
  2. 神经机器翻译模型（RNN, Transformer）
  3. 模型训练与优化

讲座：

  • 深度学习在NLP中的应用
  • Transformer模型详解

资源：

实践：

  • 使用TensorFlow或PyTorch实现简单的神经机器翻译模型

第四周：评估与改进

学习目标：

  1. 评价指标（BLEU, ROUGE）
  2. 调优策略
  3. 领域适应与多语言翻译

讲座：

  • 机器翻译的质量评估方法
  • 案例研究：实际项目中的问题解决

资源：

作业：

  • 分析并改进一个开源MT模型的性能

第五周：前沿技术和未来趋势

学习目标：

  1. 最新研究进展
  2. 伦理与法律问题
  3. 机器翻译的未来发展方向

讨论：

  • AI伦理在翻译中的考量
  • AI翻译的挑战与机遇

资源：

期末项目：

  • 选择一个特定领域或语言对，设计并实现一个小型的机器翻译系统

评估方式： - 课堂参与度（20%） - 作业（30%） - 小测验（20%） - 项目（30%）

这个课程大纲旨在逐步引导学生从基础概念到实际应用，通过各种教学方法提高理解和实践能力。