神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）是一种基于神经网络的翻译方法，具有以下优势和局限性：

  优势：

  1. 上下文理解能力：NMT能够更好地理解上下文语境，从而生成更准确的翻译结果。传统的统计机器翻译（SMT）方法往往只考虑有限数量的上下文，并且容易受到局部翻译错误的影响。

  2. 端到端模型：NMT使用端到端的模型结构，避免了传统方法中的独立组件之间的错误累积。这种一体化的模型设计使得NMT更容易训练和优化。

  3. 处理长句效果更好：NMT在处理长句时表现更好。传统方法中，长句的翻译效果往往较差，主要是因为需要进行多次解码，增加了错误累积的风险。而NMT通过使用长短期记忆网络（LSTM）等机制，可以更好地处理长句。

  局限性：

  1. 数据需求量较大：NMT需要大量的平行语料进行训练，这是由于NMT模型的参数量较大，需要更多的数据来进行训练。这对于资源不足的语言对来说可能是一个挑战。

  2. 低频词处理困难：NMT在处理低频词时表现较差。这是因为低频词在训练数据中出现的频率较低，导致模型很难学到足够的上下文知识来正确翻译这些词。

  3. 训练时间长：相比传统的SMT方法，NMT的训练时间更长。由于NMT使用神经网络进行训练，需要进行大量的计算和优化，训练时间较长。

  4. 解释性差：与传统的SMT方法相比，NMT的模型结构更复杂，模型内部的运算过程较难解释。这使得NMT在一些对解释性要求较高的应用中可能不适用。

  总的来说，神经机器翻译具备更好的上下文理解能力和处理长句效果，但需要更多的数据支持、处理低频词困难，训练时间长，解释性差。随着技术的不断发展，NMT的局限性也在逐渐克服和改进。