Основные различия между нейронным машинным переводом и традиционными методами машинного перевода:

1. Принцип работы:

• Нейронный машинный перевод основан на технологиях искусственных нейронных сетей. 1 Эти сети обучаются на огромных объёмах параллельных текстов на разных языках, выявляя сложные взаимосвязи и закономерности между словами, фразами и предложениями. 1 Система обрабатывает входной текст и генерирует перевод напрямую, без промежуточных этапов. 1
• Традиционные методы основаны на лингвистических правилах и двуязычных словарях. 1 Из предложения выделяются отдельные грамматические единицы — слова и фразы, перебираются все варианты перевода для каждого фрагмента и взвешивается вероятность каждого из них. 3

1. Учёт контекста:

• Нейронный машинный перевод анализирует текст целостно, учитывая контекст и семантические связи между словами. 1 Нейронные сети используют контекст всего исходного предложения, а также последовательность уже сгенерированных слов перевода, чтобы предсказывать следующее слово. 1
• Традиционные методы ориентируются исключительно на правила, поэтому могут игнорировать контекст, подставляя в целом верные, но не самые уместные варианты перевода отдельных лексем. 3

1. Адаптация к предметным областям и стилям:

• Нейронные сети способны быстро адаптироваться к специфическим предметным областям и стилям, обучаясь на соответствующих данных. 1 Это повышает их гибкость и применимость в разных сценариях. 1
• Традиционные методы основаны на лингвистических правилах и двуязычных словарях, что делает их медленными и не всегда точными. 1