ニューラル機械翻訳 NMT は、純粋なニューラル ネットワークに基づいてエンドツーエンドの方法でソース言語からターゲット言語への翻訳を実装する機械翻訳フレームワークです。

NMT の考え方は統計的機械翻訳の考え方と一致していますが、その本質は確率問題を解決することですが、後者は多数のデータ モデルに依存しますが、NMT はそうではありません。

NMT開発が直面する問題

• 限られた語彙
• ソース言語の翻訳範囲
• 不正確な翻訳

NMTの開発動向

• 珍しい単語の問題
• 単一言語のデータ使用量
• 多言語翻訳・多言語NMT
• 記憶の仕組み
• 言語融合
• 適用範囲の問題
• トレーニングプロセス
• 事前知識の融合
• マルチモーダル翻訳