Neural machine translation

rdf:langString Traducción automática neuronal

rdf:langString La traducción automática neuronal (NMT por sus siglas en inglés, neural machine translation) es un método de traducción automática que usa una red neuronal enorme. Se distancia de las basadas en frases que usan subcomponentes diseñados por separado.​ Los servicios de traducción de Google, Yandex y Microsoft actualmente utilizan NMT. Google utiliza Google Neural Machine Translation (GNMT) con preferencia sobre sus métodos estadísticos usados anteriormente.​ Microsoft usa una tecnología similar para sus traductores de voz (incluido Microsoft Translator live y Skype Translator).​ El grupo Harvard NLP ha lanzado un sistema de traducción automática neuronal de código abierto, OpenNMT.​ Los modelos de NMT utilizan el aprendizaje profundo y aprendizaje de representación. Requieren sólo una fracción de la memoria que necesitan los modelos tradicionales de traducción automática estadística (SMT por sus siglas en inglés, statistical machine translation). Es más, al contrario que otros sistemas convencionales de traducción, en el modelo de traducción neuronal se enseña a todas las partes conjuntamente (end-to-end) para maximizar la eficacia de la traducción.​​​ La red neuronal utiliza una red neuronal recurrente (RNN por sus siglas en inglés, recurrent neural network) bidireccional, también conocida como codificador, que codifica un segmento fuente para la segunda RNN, conocida también como codificador, que se usa para predecir palabras en la lengua meta.​