神经机器翻译（Neural machine translation，NMT）是一种使用神经网络模型来实现自动翻译的技术。它利用深度学习的方法，通过大量的双语语料库进行训练，从而使其能够将一种语言的句子翻译成另一种语言的句子。

  NMT与传统的统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）相比，主要有以下几个特点：

  1.端到端模型：NMT将翻译任务视为一个整体，通过一个神经网络模型将输入语句直接映射为输出语句，不需要像SMT那样进行多个独立步骤的处理。这样能够消除不同模块之间的错误累积，并提高翻译的一致性和流畅性。

  2.上下文建模：NMT模型能够通过长距离依赖的建模来提供更好的上下文理解能力。传统的SMT通常只能捕捉局部的语言信息，而NMT可以根据整个输入句子的上下文来生成翻译结果，使得翻译质量更高。

  3.单词表示学习：NMT模型将单词表示学习为连续向量，并将其作为模型输入。这种词嵌入（word embedding）表示方法能够更好地捕捉词语之间的语义关系，从而提高翻译质量。

  4.解码器结构：NMT模型通常使用递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）或者注意力机制（Attention Mechanism）作为解码器，这些结构能够更好地处理输入句子的变长性，提高翻译的准确性。

  虽然NMT技术在一些语对上取得了很好的效果，但它也面临一些挑战，例如对低资源语言的翻译效果相对较差，需要大量的训练数据和计算资源。然而，随着深度学习的发展和硬件计算能力的提高，NMT技术在机器翻译领域的应用前景仍然十分广阔。