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综上所述，基于字符的神经网络翻译模型是一种先进的翻译方法，以字符级别的表示和处理为基础，具有灵活性和建模能力强的特点。它通过深度学习技术实现端到端的训练，并在机器翻译领域取得了显著的成果。尽管面临计算复杂度、长句子处理和输入质量等挑战，但基于字符的模型在低资源语种和专业领域翻译中表现出突出的优势。未来的发展将集中在提高模型的效率和性能，并与其他技术相结合，进一步推动机器翻译的发展。基于字符的神经网络翻译模型将持续为跨语言交流和文本处理带来创新和进步，为人类提供更加便捷和准确的翻译服务。

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