神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）使用神经网络来实现翻译功能。一般来说，NMT系统由两个主要组件组成：编码器和解码器。

  首先，编码器将输入文本（源语言）编码成一个向量表示。这个向量表示可以包含源语言中每个单词的语义信息和上下文信息。编码器通常是一个递归神经网络（如循环神经网络），它会遍历源语言文本，并将每个单词依次传入网络中进行处理。通过网络中的隐藏状态，编码器可以捕捉到整个句子的信息。

  接下来，解码器会使用编码器生成的向量表示来生成目标语言的翻译结果。解码器也是一个递归神经网络，它以编码器的输出作为输入，并生成逐步翻译目标语言的单词。在每个时间步，解码器会根据当前的输入和隐藏状态来预测下一个单词。解码器会不断迭代，直到生成完整的目标语言句子。

  训练NMT系统时，会利用大量的双语平行语料来学习翻译模型的参数。通过使用反向传播算法和优化方法（如随机梯度下降），NMT系统可以自动学习如何将源语言映射到目标语言。

  与传统的统计机器翻译（SMT）相比，NMT系统具有一些优势。首先，NMT系统可以处理更长的句子，并更好地捕捉句子的上下文。其次，NMT系统不依赖于手工设计的特征和规则，而是通过学习从输入到输出的映射关系来进行翻译。这使得NMT系统更加灵活，可以适应不同语言对的翻译任务。

  然而，NMT系统也有一些挑战和限制。训练NMT模型需要大量的计算资源和时间。此外，NMT系统在处理生僻词和稀缺数据方面可能效果不如传统的SMT系统。为了解决这些问题，研究人员一直在改进NMT系统的结构和训练方法，以提高其性能和鲁棒性。