神经机器翻译（Neural Machine Translation）在实际应用中面临一些挑战。以下列举了几个主要的挑战：

  1. 数据需求：神经机器翻译需要大量的平行语料（源语言和目标语言的句子对），但获取高质量的平行语料并非易事。对于一些低资源语言，数据的获取可能更加困难。

  2. 训练时间和计算资源：神经机器翻译的训练通常需要大量的时间和计算资源。在实际应用中，如何有效地利用有限资源进行训练和推理是一个挑战。

  3. 语言特性和语义表达：不同语言之间的语法和语义表达方式有很大的差异。有些语言可能具有复杂的词序、多义词或者较为灵活的词性和语态等特点，这会增加神经机器翻译的难度。

  4. 文化和上下文因素：翻译往往需要考虑文化差异和上下文因素。例如，表达方式、习语和文化背景等因素可能影响到翻译的结果。神经机器翻译模型需要具备足够的文化和背景知识来更好地处理这些因素。

  5. 系统鲁棒性和错误处理：神经机器翻译模型在面对输入中的错误、拼写错误、歧义等问题时，往往表现较差。如何提高模型对错误的鲁棒性，以及如何进行有效的错误处理是挑战之一。

  6. 领域适应性：神经机器翻译模型在应对新领域或特定领域的翻译任务时，可能需要额外的训练数据或者领域适应技术。如何有效地利用现有数据，或者进行有效的领域适应是一个挑战。

  总体而言，神经机器翻译在实际应用中面临的挑战包括数据需求、训练时间和计算资源、语言特性和语义表达、文化和上下文因素、系统鲁棒性和错误处理，以及领域适应性等方面。在研究和实践中，不断改进模型和算法，以及提供更好的工具和资源，是解决这些挑战的关键。