59.(1.0分)在神经网络方法之前，机器翻译主要是基于统计模型的翻译。()A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查对机器翻译技术发展历史的了解，特别是统计机器翻译（SMT）与神经机器翻译（NMT）的演进关系。
核心思路：明确在神经网络方法（如深度学习模型）兴起之前，统计模型是否是机器翻译的主要技术路线。
关键点：需区分统计模型与规则方法的不同，理解统计模型通过概率框架和大规模语料库训练的特点，以及神经网络模型如何逐步取代统计模型。

技术背景梳理

1. 早期规则方法：机器翻译最初依赖人工编写的语言规则（如语法、词典），但规则难以覆盖所有语言现象，效率低且扩展性差。
2. 统计模型的兴起：20世纪90年代，统计机器翻译（SMT）出现，利用IBM模型、基于短语的翻译模型等，通过概率计算从双语语料库中学习翻译规律。
3. 神经网络的突破：2010年代，基于深度学习的模型（如Seq2Seq、Transformer）提出，通过端到端学习直接建模输入输出，逐渐取代统计模型。

原题判断依据

• 统计模型为主流：在神经网络方法普及前，SMT（如Google Translate早期版本）是工业界主流技术。
• 神经网络的替代性：随着计算能力提升和大数据普及，神经翻译模型因性能更优（如流畅度、长文本处理）成为主流，但原题表述的时间点仍属于统计模型阶段。