Языковая адаптация нейронных сетей и классических систем машинного перевода имеет ряд отличий:

• Нейронные сети учитывают контекст всего исходного предложения и текста в целом, что позволяет добиваться более высоких результатов переводов, особенно для сложных, многозначных языковых конструкций. 1 Нейронные сети анализируют «окружение» каждого слова, даже если слова находятся в разных частях предложения, что позволяет правильно определить контекст. 4
• Нейронные сети способны быстро адаптироваться к специфическим предметным областям и стилям, обучаясь на соответствующих данных. 1 Это значительно повышает их гибкость и применимость в разных сценариях. 1
• Классические системы используют фиксированные алгоритмы и предварительно обученные модели. 8 Они хорошо справляются с переводом сложных и редких слов, терминов и устойчивых выражений. 510

Таким образом, основное отличие в том, что нейронные сети учитывают широкий контекст и способны адаптироваться к различным языкам и стилям текста, в то время как классические системы используют фиксированные алгоритмы и работают с отдельными фразами и словосочетаниями 147.