生成翻译是利用人工智能技术特别是自然语言应对（NLP）算法，自动将一种语言翻译成另一种语言。以下是详细介绍分为以下几个步骤：
1. 数据收集：系统会收集大量的双语文本数据，这些数据包含不同语言的对照文本。
2. 预应对：对收集到的数据实清洗和格式化，去除噪声和错误，保证数据优劣。
3. 模型训练：利用深度学算法如神经网络，对预应对后的数据实训练让学语言之间的对应关系。
4. 模型评估：在训练完成后，对实小编的翻译效果实行评估，确信翻译的准确性和流畅性。
5. 翻译生成：当客户输入需要翻译的文本时系统会按照已训练的模型自动生成对应的翻译结果。
6. 结果优化：系统还会依据客户的反馈对翻译结果实优化，不断提升翻译优劣。
整个过程如下：
1. 数据收集
2. 预应对
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 翻译生成
6. 结果优化
生成翻译技术大大升级了翻译效率，减低了翻译成本，并在各个领域得到了广泛应用。
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