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
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