Neural Machine Translation ( NMT) je přístup ke strojovému překladu , který využívá velkou umělou neuronovou síť . Liší se od metod strojového překladu založených na frázové statistice , které používají samostatně vyvinuté dílčí komponenty [1] .
Překladatelské služby od Google , Yandex , Microsoft a PROMT [2] již používají neuronový překlad. Google místo dříve používaných statistických metod používá Google Neural Machine Translation (GNMT). [3] Microsoft používá podobnou technologii pro překlad řeči (včetně Microsoft Translator a Skype Translator ). [4] The Harvard Natural Language Processing Group vydala OpenNMT, open source systém neuronového strojového překladu [5] . Yandex.Translate má hybridní model: statistický model i neuronová síť nabízejí své vlastní možnosti překladu. Poté technologie CatBoost , která je založena na strojovém učení , vybere nejlepší ze získaných výsledků [6] .
Modely NMT využívají hluboké učení a učení funkcí . Vyžadují pouze malé množství paměti ve srovnání s tradičními systémy statistického strojového překladu (SMT). Na rozdíl od tradičních translačních systémů jsou také všechny části modelu neurální translace trénovány společně (od konce ke konci), aby se maximalizovala účinnost překladu [7] [8] [9] .
Obousměrná rekurentní neuronová síť (RNN), také známá jako kodér , je používána neuronovou sítí ke kódování původní věty pro druhou rekurentní síť, známou také jako dekodér , která se používá k predikci slov v konečném jazyce [10 ] .
strojovému překladu | Přístupy ke|
---|---|
|
zpracování přirozeného jazyka | |
---|---|
Obecné definice | |
Analýza textu |
|
Odkazování |
|
Strojový překlad |
|
Identifikace a sběr dat | |
Tematický model | |
Peer review |
|
Rozhraní přirozeného jazyka |