《神经网络机器翻译：一种基于RNN编码器 - 解码器的预测框架》

随着神经网络在机器翻译中的应用越来越流行，研究人员一直在尝试更好的方法来训练这些网络。该文章提出了一种基于RNN编码器-解码器的预测框架，该框架将一个句子作为输入，并为其生成翻译输出。这种方法通过在训练过程中使用Teacher Forcing来优化模型，并且可以处理不同长度的输入句子和输出句子。该模型在WMT'14英语到德语和英语到法语翻译任务中取得了最先进的性能，并被广泛使用于各种自然语言处理应用中。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
这篇文章介绍了一种使用神经网络进行机器翻译的方法，它使用RNN编码器-解码器的预测框架，可以处理不同长度的输入和输出句子，并通过Teacher Forcing进行模型训练来提高模型性能。该模型在英语-德语和英语-法语翻译任务中表现最好，并在自然语言处理应用中广泛应用。