Статистический и нейронный машинные переводы отличаются подходами к переводу и принципами работы.

Статистический машинный перевод (SMT) генерирует перевод на основе статистических моделей, основанных на анализе двуязычных корпусов текста. 1 Система рассчитывает наиболее вероятное значение каждого слова или фразы в предложении. 1 Чем чаще встречается вариант перевода, тем выше вероятность, что он верный. 1

Некоторые недостатки статистического машинного перевода: ограниченность словарным запасом и качеством обучающих данных, отсутствие глубокого понимания языка и смысла, трудность учёта сложных языковых конструкций и синтаксических структур. 1

Нейронный машинный перевод (NMT) основан на искусственных нейронных сетях, которые имитируют работу человеческого мозга. 2 Система анализирует текст целостно, учитывая контекст и семантические связи между словами. 2 Нейронные сети используют контекст всего исходного предложения, а также последовательность уже сгенерированных слов перевода, чтобы предсказывать следующее слово. 2

Некоторые преимущества нейронного машинного перевода:

• Качество перевода. 2 Способность учитывать широкий контекст предложения и текста в целом позволяет добиваться более высоких результатов переводов, особенно для сложных, многозначных языковых конструкций. 2
• Обучение на больших данных. 2 Нейронные сети могут обучаться на огромных объёмах данных и параллельных текстов, что позволяет улучшать качество перевода с каждым новым этапом обучения. 2
• Гибкость. 2 Нейронные сети легко адаптируются к различным языкам и стилям текста. 2

На первый взгляд нейронный перевод похож на статистический, поскольку также использует анализ параллельных данных и формирует на основе этого анализа определённые зависимости и закономерности. 3 Однако в основе нейронного переводчика лежат совершенно иные принципы. 3