请问机器翻译从广义上讲分为哪几类每一类都分别有哪些模块组成，请分别举例说明其主要特点及工作原理

机器翻译从广义上讲可以分为以下三类：

1. 基于规则的机器翻译（Rule-based Machine Translation, RBMT）：这种方法利用语言学家和专家提供的语言知识和规则，将源语言的句子翻译成目标语言的句子。RBMT系统通常由以下模块组成：

- 分词模块：将源语言文本分割成单词或短语。
- 词性标注模块：为每个词标注词性。
- 句法分析模块：分析句子的结构和语法。
- 语义分析模块：理解句子的含义。
- 生成模块：根据语言规则和知识，将源语言翻译成目标语言。

RBMT系统的主要特点是需要大量的人工语言学知识和规则，而且对于不规则或复杂的语言结构处理效果不佳。

2. 基于统计的机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）：这种方法利用大量的双语平行语料库，通过统计方法来学习源语言和目标语言之间的翻译规则。SMT系统通常由以下模块组成：

- 对齐模块：将源语言文本和目标语言文本进行对齐，建立双语平行语料库。
- 训练模块：利用对齐的平行语料库，通过统计方法学习翻译规则。
- 解码模块：根据学习到的翻译规则，将源语言翻译成目标语言。

SMT系统的主要特点是需要大量的双语平行语料库，在处理某些语言结构和单词时存在困难。

3. 基于神经网络的机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）：这种方法利用神经网络模型，将源语言的句子映射到目标语言的句子。NMT系统通常由以下模块组成：

- 编码器模块：将源语言的句子编码成一个向量，表示句子的语义。
- 解码器模块：根据编码器生成的向量，逐步生成目标语言的句子。
- 注意力模块：在生成目标语言的句子时，将注意力集中在源语言的哪些部分。

NMT系统的主要特点是可以自动学习翻译规则和语言知识，而且翻译效果通常比SMT系统和RBMT系统更好。