Neuroverkkokonekäännösjärjestelmät

Neuroverkkokonekäännösjärjestelmät, tunnetaan myös nimellä neuroverkkokäännös tai NMT, ovat kehittyneitä konekäännösjärjestelmiä, jotka hyödyntävät syväoppimiseen perustuvia neuroverkkoja. Toisin kuin aiemmat tilastolliset konekäännösmenetelmät, NMT-järjestelmät pyrkivät mallintamaan kielen ymmärrystä ja tuottamista kokonaisuutena. Tämä saavutetaan tyypillisesti käyttämällä enkooderi-dekooderi-arkkitehtuuria, jossa enkooderi käsittelee lähdekielen lausetta ja muuntaa sen tiivistettyyn esitysmuotoon, ja dekooderi puolestaan käyttää tätä esitysmuotoa tuottaakseen kohdekielisen lauseen. Huomiomekanismien käyttöönotto on ollut merkittävä parannus, mahdollistaen dekooderin keskittyä olennaisiin osiin enkooderin tuottamasta esitysmuodosta käännettäessä. NMT-järjestelmät ovat osoittautuneet kykeneviksi tuottamaan luonnollisempaa ja sujuvampaa käännöstä verrattuna aiempiin menetelmiin, erityisesti pitkissä ja monimutkaisissa lauseissa. Ne vaativat kuitenkin suuria määriä dataa koulutukseen ja voivat olla laskennallisesti vaativia. Eri NMT-mallit, kuten rekurrentit neuroverkot (RNN) ja Transformer-arkkitehtuuri, ovat olleet menestyksekkäitä. Transformer-mallit ovat nousseet erityisen suosituiksi niiden kyvyn käsitellä rinnakkain suuria määriä dataa ja niiden tehokkuuden ansiosta.