是的，神经机器翻译（NMT）可以处理语法和语言结构的转换。NMT是一种基于机器学习的翻译模型，通过学习从源语言到目标语言的映射关系来进行翻译。

  在NMT模型中，输入是源语言句子的表示，输出是目标语言句子的表示。模型通过神经网络来学习源语言和目标语言之间的映射关系，包括词汇、语法和语言结构等。

  神经网络中的隐藏层可以学习到源语言和目标语言之间的对应关系，并且可以处理不同语言之间的语法和语言结构的差异。通过训练，模型可以自动学习到源语言和目标语言之间的转换规则，包括词序、句子结构、语法等。

  不过需要注意的是，神经机器翻译的性能可能会受到训练数据的质量和规模的影响。如果训练数据不充分或存在噪声，模型可能会出现翻译错误或语法不正确的情况。因此，在训练神经机器翻译模型时，需要注意选择高质量和丰富的训练数据，并进行合理的模型调优和训练策略。