La parte principal de la traducción basada en redes neuronales es
Datos ampliados:
1. La traducción automática neuronal es el resultado de comparar datos del corpus de Shanghai en Internet. De hecho, la traducción automática neuronal es una caja negra y sus resultados son tan impredecibles como los bombones de la caja de chocolates de Forrest Gump. Incluso las oraciones simples pueden estar equivocadas. Un signo de puntuación más y el resultado será diferente. A veces, la misma frase puede tener resultados diferentes o incluso significados opuestos si se repite después de uno o dos segundos.
En comparación con la traducción automática estadística, la traducción de redes neuronales tiene un modelo relativamente simple y consta principalmente de dos partes, una es el codificador y la otra es el decodificador. El codificador representa el idioma fuente como un vector de alta dimensión transformado por una serie de redes neuronales. El decodificador es responsable de redecodificar (traducir) este vector de alta dimensión al idioma de destino.
Con el desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo, los métodos de traducción de redes neuronales comenzaron a aumentar alrededor de 2014. En 2015, Baidu lanzó el primer sistema de traducción de redes neuronales de Internet del mundo. En sólo tres o cuatro años, los sistemas de traducción de redes neuronales han superado los métodos estadísticos en la mayoría de los idiomas.
A finales de 2016, Google anunció la traducción automática de redes neuronales (GNMT). Desde entonces, se ha anunciado que la traducción automática se transformará oficialmente del modelo de traducción automática de IBM (PBMT) en 1989 al modelo de traducción automática de redes neuronales unos 27 años después.
2. El sistema de traducción automática tiene como objetivo completar la traducción sin participación humana. Mediante el uso de programas especializados, diccionarios completos y un conjunto completo de reglas lingüísticas, es responsable de forma independiente de la traducción del texto original al idioma de destino. salida. Se trata de lingüística, informática, números y muchas otras disciplinas. Ahora la traducción automática ha llegado a la etapa del sistema nervioso. La traducción es natural y fluida, y tiende a competir con la traducción humana.