Нейронный машинный перевод

Нейронный машинный перевод - это форма сквозного обучения, которая может быть использована для автоматизации перевода. В нейронном машинном переводе нейронная сеть программы отвечает за кодирование и декодирование исходного текста, в отличие от запуска набора предопределенных правил с самого начала. Таким образом, NMT обладает потенциалом для решения многих проблем традиционных систем перевода на основе фраз и, как было показано, обеспечивает более качественные переводы.

Прежде чем углубиться в то, что делает нейронный машинный перевод уникальным, давайте определим машинный перевод в целом и рассмотрим все другие формы машинного перевода. Не вдаваясь в подробности, краткое описание каждого из них поможет вам получить представление о том, что представляет собой нейронный машинный перевод.

Модели нейронных сетей сильно отличаются от систем, основанных на фразах. В то время как последний разбивает входное предложение на набор слов и фраз и сопоставляет каждое со словом или фразой на целевом языке, нейронные сети учитывают все входное предложение на каждом шаге при генерации выходного предложения.

В 2016 году Google Translate перешел на нейронный машинный перевод, чтобы обеспечить работу своей системы нейронного машинного перевода Google (GNMT). Google заявила, что это изменение устраняет необходимость в меньшем количестве вариантов проектирования при одновременном повышении точности и скорости.

Нейронный машинный перевод использует нейронные сети для перевода исходного текста в целевой текст, а нейронные сети могут работать с очень большими наборами данных и не требуют особого контроля. Системы нейронного