本研究分析了神经机器翻译模型在不同粒度上学习到的表示，并通过外围特性评估其质量。结果显示深层次的NMT模型学习了大量语言信息，包括词组结构和词类等语言单元。词汇语义和非局部的句法和语义依存在较高层次上表示更好。使用字符学习的表示比使用子词单位学习的更具有词形信息。多语言模型学习的表示比双语模型更丰富。