# data[].attributes.headline
Статистический машинный перевод 

# data[].attributes.subject
Статистический машинный перевод 

# data[].attributes.body
Первые идеи статистического машинного перевода были опубликованы Уорреном Уивером (Warren Weaver), в 1949 году. «Вторая волна» — начало 1990-х, IBM. «Третья волна» — Google, Microsoft, Language Weaver, Яндекс и другие.

Разработчики систем машинного перевода для улучшения качества вводят некоторые «сквозные» правила, тем самым превращая чисто статистические системы в Гибридный машинный перевод Добавление некоторых правил, то есть создание гибридных систем, несколько улучшает качество переводов, особенно при недостаточном объёме входных данных, используемых при построении индекса машинного переводчика.

# data[].attributes.body
Статистический машинный перевод — (Statistical machine translation — SMT) — разновидность машинного перевода, где перевод генерируется на основе статистических моделей, параметры которых являются производными от анализа двуязычных корпусов текста (text corpora).

Статистический машинный перевод противопоставляют системам машинного перевода, основанным на правилах Rule-Based Machine Translation (RBMT) и на примерах Example-Based MT (EBMT).

# data[].attributes.headline
Принцип работы таких систем - связь структуры входного и выходного предложения.

# data[].attributes.subject
Принцип работы таких систем - связь структуры входного и выходного предложения.

# data[].attributes.body
Выравнивание, создание моделей языка и перевода, перевод как таковой

# data[].attributes.attachment_link.title
Куда-пойти-учиться-на-переводчика.jpg

# data[].attributes.body
Достоинства: быстрая настройка (по сравнению с системами, основанными на правилах), самообучаемость (участие эксперта при настройке системы можно свести к минимуму), а также высокая «гладкость» перевода (перевод очень похож на человеческий и в нем практически отсутствуют шероховатости).

Недостатки: необходимость наличия качественных параллельных корпусов большого объема для настройки системы. Кроме того, статистический перевод часто содержит большое количество грамматических ошибок (особенно когда речь идет о языках с богатой морфологией, таких как, например, русский или немецкий) и в целом отличается нестабильностью и непредсказуемостью (к примеру, одна и та же конструкция может переводиться совершен- но по-разному в разных контекстах, в переводе могут пропадать слова и т. д.).

# data[].attributes.body
Применение Статистических систем машинного перевода разнообразно, хоть и ограничено. Сейчас такие системы являются скорее частью более совершенных систем перевода. Подробней об этом в видео, любезно предоставленном нашими партнёрами.
https://www.youtube.com/watch?v=x1g8y-DG870