neural machine translation的优点：
（1）要求比较少的domain knowledge(比如说源语和目标语的特征)
（2）joint tuned, 以往 phrase-based 系统是 tuned separately
（3）要求少量的内存
尽管存在很多优点，但是也不可避免第存在缺点：
target words受限， 随着target words 数量的增加，模型的训练复杂性增加
因为我的目的就是要了解机器翻译的大概流程，所以就大概说下目前机器翻译的做法，针对这样的做法，本文提出了那些改进：
因为目标语言的词汇量巨大，所以通常的做法是选取选取频率最高的K个词作为target vocabulary(通常也称为shortlist), K的选取范围30000到80000词之间， 其他不在shortlist中的词统称为UNK. 当只有一少部分的词作为UNK时，方法的效果就非常好，随着不在shortlist中的词的增加翻译的性能大幅下降。
但是如果一味地增加shortlist的单词量会使得计算的复杂性增加，主要体现在： 
在计算Z的时候因为单词量巨大而使得训练难度增加。
为了解决这个问题，文章提出了一种 importance sampling 的方法，每次更新时，使用目标词汇集中的小部分子集，近似得到Z的值，这样的做法是可以尽可能的增加shortlist的集合使翻译性能提高，并且计算复杂性很低。 这里给出importance sampling的大致含义：
如何理解 importance sampling:
http://blog.csdn.net/tudouniurou/article/details/6277526
importance sampling:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_60b44d6a0101l45z.html
来源：CSDN
作者：小妖精Fsky
链接：https://blog.csdn.net/u014221266/article/details/77103108