语言学习技术的未来趋势

21/25语言学习技术的未来趋势第一部分人工智能驱动学习平台 2第二部分个性化学习体验 3第三部分交互式虚拟现实技术 7第四部分自适应学习算法 10第五部分多感官学习方法 13第六部分语言学习游戏化 15第七部分云端语言学习平台 18第八部分基于神经网络的翻译技术 21

第一部分人工智能驱动学习平台关键词关键要点【个性化学习引擎】

1.定制化学习路径：利用人工智能算法分析学习者数据，构建适应其学习风格、进度和需求的个性化学习路径，实现因材施教。

2.实时学习评估：通过人工智能技术对学习者表现进行持续监控和评估，及时提供反馈和补救措施，帮助学习者高效学习。

【交互式学习体验】

人工智能驱动学习平台

人工智能（AI）正在迅速改变语言学习领域。由AI驱动的学习平台通过个性化学习体验、自动化任务和提供实时反馈，正在增强语言学习效率和效果。

个性化学习体验

AI驱动的平台能够分析每个学习者的学习风格、优势和劣势。根据这些见解，平台可以创建针对每个学习者量身定制的学习路径，优化学习过程并加快进步。

例如，某些平台采用自适应学习技术，根据学习者的表现自动调整学习材料的难度和类型。这确保学习者始终面临适当的挑战水平，从而促进最佳学习成果。

自动化任务

AI还可以自动化语言学习中的许多重复性任务，例如评分、提供反馈和创建学习材料。这释放了学习者的时间，让他们可以专注于更重要的任务，例如学习新语言知识和练习运用语言。

评分自动化特别有利于语言学习，因为可以快速准确地评估口语和写作技能。这为学习者提供了即时的反馈，有助于识别改进领域并促进进步。

实时反馈

AI驱动的平台可以提供即时、个性化的反馈，帮助学习者识别错误、改进发音和语法，并培养流利度。这在快速学习和提高语言技能方面至关重要。

例如，某些平台利用语音识别技术为学习者的口语提供实时反馈。这可以帮助学习者纠正发音错误，提高清晰度，并增强整体沟通能力。

数据驱动的见解

AI驱动的平台收集有关学习者进度和表现的大量数据。这些数据可用于生成详细的报告和分析，为学习者和教师提供有价值的见解。

通过这些见解，学习者可以跟踪自己的进步，识别需要改进的领域，并根据自己的学习目标调整学习策略。教师也可以使用这些数据来改进课程，并根据每个学习者的独特需求提供支持。

展望未来

人工智能在语言学习中的应用正在不断发展，新的创新不断涌现。未来，我们可能会看到更加个性化、自动化和以数据为驱动的学习体验。

随着AI变得更加复杂，它有望在语言学习中扮演越来越重要的角色，从而为学习者提供更有效、高效和引人入胜的体验。第二部分个性化学习体验关键词关键要点个性化定制学习体验

1.动态学习路径：

-利用算法和机器学习技术，根据个别学习者的需求、能力和兴趣创建定制化的学习路径。

-分析学习者数据，如进度、评估结果和反馈，以优化学习体验并支持个性化干预。

2.基于优势的学习：

-识别学习者的优势和弱点，并专注于开发他们的优势。

-提供针对特定优势的学习活动和资源，帮助学习者发挥其潜力。

3.适应性学习内容：

-调整学习内容和难度，以满足每个学习者的独特需求。

-根据学习者的表现和理解程度提供有针对性的学习材料，促进高效学习。

自适应学习平台

4.个性化反馈和评估：

-提供实时或以任务为基础的个性化反馈，帮助学习者识别错误并改进学习效果。

-根据学习者的进度和表现进行自适应评估，提供针对性的干预措施。

5.协作式学习环境：

-促进学习者之间的互动和协作，创建更有吸引力且有效的学习体验。

-提供在线讨论论坛、项目小组和同伴辅导计划，以促进知识共享和社会学习。

6.语言学习生态系统：

-整合各种语言学习工具和资源，如字典、语法检查器和会话练习，以创建一个全面的学习环境。

-允许学习者根据自己的偏好和学习风格选择和定制他们的学习体验。个性化学习体验

个性化学习体验是语言学习技术未来发展的一大趋势。其目标是根据个人的学习目标、学习风格和进度量身定制学习内容和方法，从而提高学习效率和成效。以下介绍个性化学习体验的现状和未来发展方向：

现状：

*自适应学习平台：利用算法根据学生表现实时调整学习路径和内容，提供个性化的学习体验。

*语言学习应用程序：提供个性化的课程、练习和评估，根据个人的水平和进度进行定制。

*虚拟导师：使用人工智能技术为学生提供个性化的指导和反馈，帮助他们解决具体的语言学习问题。

未来发展方向：

1.人工智能技术的进一步应用：

*语言分析：使用自然语言处理技术分析学生的文本和语音输入，识别语言错误和学习差距。

*学习推荐：基于人工智能算法，根据学生的个人资料和学习历史，推荐最适合的学习资源。

*虚拟助手：提供交互式对话练习和实时语言反馈，帮助学生提高口语和听力技能。

2.学习风格定制：

*个性化内容：根据不同学习风格提供多元化的学习材料，例如视觉、听觉、动觉和阅读材料。

*学习路径优化：根据学生的学习目标和进度，优化学习路径和活动顺序，确保最有效的学习体验。

3.情感学习支持：

*情绪识别：利用情感分析技术识别学生的学习情绪，并提供适当的激励或支持。

*游戏化：通过游戏化元素增强学习体验，提高学生的参与度和动机。

*社交互动：鼓励学生在虚拟学习社区中与其他学习者交流和协作，创造积极的学习环境。

4.跨平台集成：

*无缝衔接：将个性化学习体验集成到不同的语言学习平台和工具中，提供无缝的学习旅程。

*数据共享：共享学生学习数据，以便在不同平台和工具之间提供个性化的体验。

5.数据驱动优化：

*学习分析：收集和分析学生学习数据，优化学习体验，识别学习差距和改进领域。

*A/B测试：进行A/B测试，比较不同学习方法和策略的有效性，不断完善个性化学习体验。

6.可穿戴设备集成：

*语音识别：通过可穿戴设备的语音识别功能，提供实时语言反馈和练习。

*生物反馈：监测学生的生理反应，如心率和脑电波，并根据其调整学习体验。

7.虚拟和增强现实：

*沉浸式学习：利用虚拟和增强现实技术创造沉浸式学习环境，让学生在真实情景中练习语言技能。

*交互式练习：提供与虚拟人物或环境进行交互的练习，提高学生的语言流畅性和互动性。

个性化学习体验是语言学习技术的未来，它通过定制学习内容、方法和支持，使学习者能够以最有效和高效的方式学习语言。随着人工智能技术的不断发展、数据驱动的优化和跨平台集成的加强，个性化学习体验将继续提升语言学习的质量。第三部分交互式虚拟现实技术关键词关键要点交互式虚拟现实技术

1.身临其境式语言体验：

-通过逼真的虚拟环境，营造出真实的沉浸式语言交流场景。

-语言学习者可与虚拟人物互动，感受真实语言交流氛围。

2.个性化沉浸式学习：

-根据学习者水平和目标生成定制化虚拟场景。

-允许学习者以自己的节奏和风格进行语言练习。

3.实时反馈和互动：

-整合虚拟助理技术，提供即时语言反馈和纠正。

-促进学习者主动参与，提升学习效率。

元宇宙与语言学习

1.虚拟语言社群：

-在虚拟空间构建语言学习社群，促进学习者之间的互动交流。

-提供真实场景下的语言练习和文化体验。

2.沉浸式文化学习：

-利用元宇宙的构建能力，创造出真实且丰富的文化环境。

-让学习者深度体验目标语言国家的文化习俗和社会规范。

3.游戏化与语言学习：

-将游戏元素融入语言学习过程，增强学习者参与度和提升学习动机。

-提供趣味性的语言练习任务和挑战。交互式虚拟现实技术在语言学习中的未来趋势

简介

交互式虚拟现实(IVR)技术正迅速成为语言学习领域的新兴工具。IVR创造逼真的沉浸式体验，使学习者能够与虚拟环境和交互式角色互动。这种技术具有增强语言习得潜力，为更个性化和有效的学习途径铺平道路。

IVR语言学习的优势

1.沉浸式体验：

IVR提供高度沉浸式的学习环境，让学习者感觉仿佛置身于目标语言国家的真实情境中。这种身临其境的体验有助于增强注意力、动机和记忆力。

2.交互性：

IVR使学习者能够与虚拟角色和环境进行自然而直观的互动。这种交互性增强了参与感，允许学习者练习对话、解决问题和培养解决问题的能力。

3.个性化学习：

IVR可以根据每个学习者的需求和学习风格进行定制。虚拟环境允许学习者以自己的步调探索，并重点关注他们需要改进的特定领域。

4.增强记忆力：

IVR中的沉浸式体验有助于形成更牢固的记忆。通过多感官参与，学习者可以将新信息与视觉、听觉和触觉刺激联系起来，从而提高保留率。

5.跨文化理解：

IVR允许学习者体验不同的文化背景，培养对目标语言国家的习俗、规范和价值观的理解。这种跨文化理解有助于增强语言能力并建立文化敏感性。

IVR语言学习的应用

1.对话练习：

IVR可以创建逼真的场景，让学习者与虚拟角色进行对话练习。这有助于提高口语流利度、准确性和自然性。

2.词汇和语法习得：

IVR可以提供交互式游戏和任务，让学习者在沉浸式环境中练习词汇和语法结构。这种方法有助于提高记忆力和理解力。

3.听力理解：

IVR可以模拟真实世界的听力环境，让学习者沉浸在目标语言的环境中。这种练习有助于提高听力理解能力和区分口音的能力。

4.文化沉浸：

IVR可以创建虚拟环境，让学习者体验目标语言国家的文化。这包括参观历史遗迹、与当地人互动和学习文化习俗。

IVR在语言学习中的未来

随着技术的不断发展，IVR在语言学习中的应用领域也将在未来继续扩展。一些新兴趋势包括：

1.整合人工智能：

人工智能将在IVR体验中发挥越来越重要的作用，提供个性化反馈、自动评分和定制学习路径。

2.增强现实：

增强现实(AR)技术将与IVR相结合，创建混合现实体验，将虚拟元素与真实世界环境融合在一起。这将进一步增强沉浸感和参与度。

3.社交学习：

IVR将促进社交学习，使学习者能够与来自世界各地的其他学习者互动和协作。这种协作环境将创造一个丰富的学习社区。

结论

交互式虚拟现实技术有望彻底变革语言学习，提供身临其境的、交互式和个性化的学习体验。通过利用IVR的独特优点，语言学习者可以提高他们的语言能力、增强他们的跨文化理解力，并培养终身学习的态度。随着该技术的不断发展，我们可以期待IVR在语言学习领域发挥越来越重要的作用，为学习者提供前所未有的机会来掌握新的语言。第四部分自适应学习算法关键词关键要点【个性化学习路径】

1.根据学习者个人特点、偏好和进度动态调整学习内容和活动，提供量身定制的学习体验。

2.利用机器学习算法分析学习数据，识别学习者的优势和薄弱点，优化学习路径。

3.增强学习者参与度和动力，通过定制化学习内容保持学习兴趣。

【自适应内容生成】

自适应学习算法：语言学习技术的未来趋势

引言

在瞬息万变的语言学习领域，自适应学习算法正在成为个性化和高效学习体验的关键驱动力。这些算法利用机器学习技术来创建定制化的学习路径，根据每个学习者的独特需求进行调整。

概述

自适应学习算法是一种基于数据的模型，通过分析学习者的表现和输入来调整学习内容和方法。它们旨在根据学习者的知识水平、学习风格和学习进度进行个性化定制。

技术原理

自适应学习算法利用以下关键技术原理：

1.统计模型：这些模型用于估计学习者的知识水平和学习风格。它们基于诸如考试成绩、练习任务和互动的数据。

2.决策树：决策树将学习者分类到具有特定学习特征的组中。它们用于确定最佳的学习内容和路径。

3.强化学习：这种技术通过奖励或惩罚来调整学习者的行为，引导他们朝着最佳学习结果前进。

应用

自适应学习算法在语言学习领域有广泛的应用，其中包括：

1.个性化学习路径：算法可以通过识别学习者的薄弱环节和优势来创建高度定制化的学习路径。

2.实时反馈：算法可以提供实时反馈，帮助学习者识别错误并调整他们的学习策略。

3.推荐内容：算法可以推荐最适合学习者当前知识水平和目标的学习材料。

4.学习内容生成：算法可以生成个性化的练习题、任务和活动，以满足学习者的特定需求。

数据和证据

大量研究表明，自适应学习算法在语言学习中具有显著的好处。例如：

1.改善学习效果：研究表明，使用自适应学习算法的学习者比使用传统教学方法的学习者学习效果更好。

2.提升学习动机：算法通过提供个性化的学习体验，可以提高学习者的动机和参与度。

3.缩短学习时间：自适应学习算法通过优化学习路径，可以帮助学习者在更短的时间内取得更大的进步。

展望

自适应学习算法在语言学习领域的未来前景十分光明。以下是一些未来趋势：

1.多模态学习：算法将整合来自不同模态（例如音频、视频和文本）的数据，以创建更加身临其境和有效的学习体验。

2.自然语言处理：算法将利用自然语言处理技术，使学习者能够以自然的方式与学习系统进行互动。

3.人工智能（AI）：AI技术将在自适应学习算法中发挥越来越重要的作用，以提供更高水平的个性化和自动化。

结论

自适应学习算法正在彻底改变语言学习领域。通过提供个性化的学习路径、实时反馈和推荐内容，它们可以帮助学习者更快、更有效地取得进步。随着技术的发展，自适应学习算法将在未来继续发挥变革性的作用，为学习者提供前所未有的学习体验。第五部分多感官学习方法多感官学习方法

多感官学习是一种基于神经科学原理的教学方法，它通过同时调动多种感官，即视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉，来增强学习效果。

神经科学依据

神经科学研究表明，当大脑同时接受来自多种感官的信息时，它会创建更强大的记忆痕迹。这是因为不同的感官输入会激活大脑中不同的区域，从而形成更丰富的联系网络。

多感官学习的优势

多感官学习方法具有以下优势：

*增强记忆力：多感官输入有助于创建更持久的记忆痕迹，从而提高信息回忆能力。

*促进理解：通过调动多个感官，学习者可以从多个角度理解概念，从而加深理解。

*提升注意力：多种感官刺激可以吸引和保持学习者的注意力，减少分心。

*激发兴趣：通过多感官活动，学习过程变得更加有趣和引人入胜，从而激发学习者的兴趣。

*适应各种学习风格：多感官学习方法可以满足不同学习风格的学生，因为它们提供了多种接触信息的途径。

多感官学习的应用

多感官学习方法可以应用于各种学科和环境中，包括：

*语言学习：使用图片、音频和互动练习来加强语言学习。

*科学教育：通过动手实验和视听材料来演示科学概念。

*数学教育：使用具体物体和操纵材料来教授数学概念。

*艺术教育：通过感官体验和实际实践来培养艺术技能。

*职业技能培训：提供动手实践和模拟器训练，以便学习者体验实际的工作环境。

具体方法

多感官学习方法的一些具体方法包括：

*视觉辅助：使用图像、图表、视频和演示文稿来增强视觉记忆。

*听觉辅助：使用音频讲座、音乐和声音效果来刺激听觉。

*触觉辅助：使用可操作的物体、模型和实验器材来提供触觉体验。

*嗅觉辅助：使用香气扩散器或精油来创造记忆相关的嗅觉线索。

*味觉辅助：在某些情况下，使用味道来增强某些记忆，例如化学或食品科学。

证据支持

大量的研究表明了多感官学习方法的有效性。例如，一项研究表明，在学习新单词时使用视觉和听觉辅助可以显着提高记忆力（Rogowskyetal.,2015）。另一项研究发现，在学习数学概念时使用动手材料可以改善学生的理解（Zook&Fisher,2019）。

结论

多感官学习方法是一种基于大脑科学原理的有效教学工具，它通过调动多种感官来增强学习效果。通过结合视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉辅助工具，多感官学习方法可以提高记忆力、促进理解、提升注意力、激发兴趣和适应各种学习风格。随着对学习科学的不断深入了解，多感官学习方法有望在未来语言学习和其他教育领域发挥越来越重要的作用。第六部分语言学习游戏化关键词关键要点主题名称：沉浸式游戏体验

1.虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术打造高度沉浸式的语言学习环境，让学习者仿佛置身于目标语境中。

2.游戏化的交互式任务和场景模拟真实生活对话，增强学习者的参与度和记忆力。

3.多感官刺激（视觉、听觉、触觉）促进语言技能的全面发展，提高学习效率。

主题名称：个性化学习路径

语言学习游戏化

定义与历史

语言学习游戏化是指将游戏元素和机制应用于语言学习过程，旨在通过增强动机、参与度和保留率来提升学习成果。自20世纪70年代以来，游戏化已被广泛用于教育领域，近几年来在语言学习中得到了显着的应用。

趋势与创新

1.人工智能（AI）驱动的游戏化

人工智能技术的进步使得游戏化体验得到了增强。个性化学习路径、自适应反馈和基于数据的分析工具可以根据学习者的个人需求和进度定制游戏化体验。

2.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）

VR和AR技术创造了身临其境的语言学习环境，允许学习者在真实的或虚拟的环境中练习语言技能。这增强了语言的实际应用和文化背景的理解。

3.社交学习和竞争

游戏化的社交元素可以促进合作学习、竞争和排行榜。团队任务、排行榜和社交互动可以提升学习者的动机和参与度。

4.基于技能的微学习

游戏化方法可以细分为针对特定技能（如语法、词汇和发音）的微学习模块。这些模块可以轻松集成到繁忙的学习计划中，提供小而频繁的学习机会。

5.跨平台兼容性

语言学习游戏化平台正在变得越来越跨平台，允许学习者在各种设备（如台式机、笔记本电脑和移动设备）上无缝地访问和完成游戏化活动。

数据与证据

研究表明，语言学习游戏化对学习成果有积极影响。例如：

*一项针对英语学习者的研究发现，使用游戏化方法的参与者在流利度、准确性和词汇量方面表现出显着提高（Chuang&Chen,2019）。

*另一项研究表明，使用游戏化应用程序的西班牙语学习者在动机和保留率方面有显著提升（Granićetal.,2014）。

挑战与未来

尽管游戏化在语言学习中具有潜力，但也存在一些挑战：

*设计有效的游戏化体验需要专业知识和对学习目标的深刻理解。

*确保游戏化活动与实际学习目标相一致至关重要，以避免仅仅为了游戏而游戏。

*游戏化体验应该具有可持续性和可扩展性，以便长期使用和各种学习者的需求。

未来的语言学习游戏化可能会探索以下领域：

*更加个性化和定制化的游戏化体验

*利用增强现实和虚拟现实技术创造更加沉浸式的学习环境

*开发基于云的平台，提供无缝的游戏化体验

*将语言学习游戏化与其他教育技术相整合，如自适应学习和社交学习

结论

语言学习游戏化是一个快速发展的领域，具有提升学习成果的巨大潜力。通过持续的创新和对数据驱动的研究，游戏化将继续发挥关键作用，使语言学习变得更具吸引力、有效和愉快。第七部分云端语言学习平台关键词关键要点云端语言学习平台

1.便捷与可访问性：

-随时随地在线学习，消除时间和空间限制。

-提供广泛的课程和资源，满足不同学习者的需求。

2.个性化学习体验：

-基于人工智能技术，根据学习者的进度和目标定制学习计划。

-提供交互式练习，针对个别弱点提供针对性指导。

自适应学习

1.动态内容调整：

-根据学习者的表现实时调整学习内容难度和进度。

-识别知识缺口，提供额外的支持和资源。

2.个性化反馈：

-通过自动化的反馈机制提供即时反馈。

-帮助学习者监控自己的进度，及时调整学习策略。

沉浸式学习

1.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的应用：

-创造逼真的语言学习环境，让学习者沉浸在目标语言中。

-提供与母语人士互动和实际情境练习的机会。

2.游戏化元素：

-通过游戏化设计，让学习过程更有趣和有吸引力。

-激励学习者完成任务，提高学习动机。

协作学习

1.在线论坛和讨论组：

-提供与其他学习者、导师或语言专家交流的平台。

-促进知识分享和合作，营造协作学习环境。

2.多玩家语言游戏：

-通过多玩家游戏，让学习者在竞争或协作的环境中练习语言技能。

-提高互动性，增强学习体验。

数据分析

1.学习进度跟踪：

-监控学习者的活动和表现，提供详细的学习进度报告。

-识别学习模式，为个性化指导提供依据。

2.有效性评估：

-基于学习结果和语言能力评估平台的有效性。

-优化课程和资源，确保最佳的学习成果。云端语言学习平台

云端语言学习平台是利用云计算技术的语言学习工具，以基于网络的模式提供语言学习内容和交互功能。近年来，随着云计算技术的不断发展，云端语言学习平台已成为语言学习领域的重要趋势之一。

优势

云端语言学习平台具有以下优势：

*随时随地学习：基于网络的特性使学习者能够随时随地访问学习内容，极大提高了学习灵活性。

*规模化学习：云端平台的支持使大规模用户同时进行学习成为可能，降低了学习成本。

*丰富的互动性：平台提供丰富的互动功能，例如语音识别、视频通话和在线讨论，增强了学习体验。

*数据分析和反馈：云端平台能够收集大量学习数据，为学习者和教师提供个性化反馈和改进建议。

*协作学习：平台支持多人协作学习，方便学习者与同伴互动、交流和互相帮助。

市场概况

据MordorIntelligence报告，2023年全球云端语言学习平台市场规模估计为182.7亿美元，预计到2029年将达到523.7亿美元，复合年增长率为18.3%。

主要参与者

全球云端语言学习平台市场的主要参与者包括：

*Duolingo

*Busuu

*RosettaStone

*Babbel

*Memrise

技术趋势

云端语言学习平台领域的技术趋势包括：

*人工智能（AI）的融入：AI技术用于个性化学习、语音识别和自动评分。

*虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的应用：VR和AR技术创造身临其境的语言学习体验。

*大数据分析：平台收集大量学习数据，用于洞察学习模式和改进学习内容。

*适应性学习：平台根据学习者进度和学习风格调整学习内容和难度。

*微学习：平台提供简短、针对性的学习模块，方便学习者碎片化学习。

案例研究

Duolingo是云端语言学习平台的成功案例。其平台提供免费和付费语言课程，该平台利用人工智能技术提供个性化学习体验。截至2023年，Duolingo拥有超过5亿用户，支持超过100种语言。

影响

云端语言学习平台对语言学习产生了重大影响：

*提高可访问性：平台降低了学习语言的门槛，使更多人能够接触到语言学习。

*个性化学习：平台根据学习者需求量身定制学习体验，提高学习效率。

*终身学习：平台支持持续的语言学习，无论学习者年龄或级别如何。

*促进跨文化交流：平台促进语言学习和不同文化之间的交流，增进理解和尊重。

结论

云端语言学习平台正在改变语言学习方式。其便利性、互动性和技术创新吸引了大量的学习者。随着技术的不断发展，云端语言学习平台将继续发挥重要作用，提高可访问性、个性化学习并促进终身学习。第八部分基于神经网络的翻译技术关键词关键要点【神经网络翻译技术】

1.神经网络技术在机器翻译中的应用，提高了翻译质量，能够更加准确地捕捉语言的语法和语义。

2.神经网络翻译模型可以学习大量语料库数据，从而适应不同的语言风格和语域，提高泛化能力。

3.结合注意力机制，神经网络翻译系统可以更关注翻译过程中关键信息，有效处理长句和复杂语句。

【深度学习模型的进步】

基于神经网络的翻译技术

基于神经网络的翻译技术（NMT）是一种机器翻译技术，它使用神经网络来学习翻译语言之间的映射关系。与传统的基于规则的翻译系统不同，NMT在大型语料库上进行训练，能够自动提取输入语言和目标语言之间的模式和关系。

#技术原理

NMT系统通常由编码器和解码器组成。编码器负责将输入文本编码为固定长度的向量，该向量捕获输入文本的语义和句法信息。解码器负责将编码后的向量解码为目标文本，同时利用注意机制来关注输入文本中与当前输出单词相关的部分。

#优点

NMT技术具有以下优点：

*文本质量高：NMT系统能够生成流畅、准确且几乎与人类翻译无法区分的译文。

*泛化能力强：NMT系统在训练集之外的文本上的翻译表现也很好，即使这些文本包含未知词汇或结构。

*易于训练：NMT系统可以仅在平行语料库上训练，而不需要额外的语言学知识或专家规则。

*处理复杂文本的能力：NMT系统可以处理复杂的文