Некоторые преимущества нейронного машинного перевода перед статистическим:

• Качество перевода. 1 Нейронные сети учитывают широкий контекст предложения и текста в целом, что позволяет добиваться более высоких результатов переводов, особенно для сложных, многозначных языковых конструкций. 1
• Обучение на больших данных. 1 Нейронные сети могут обучаться на огромных объёмах данных и параллельных текстов, что позволяет улучшать качество перевода с каждым новым этапом обучения. 1
• Гибкость. 1 Нейронные сети легко адаптируются к различным языкам и стилям текста, что значительно расширяет сферу их применимости. 1
• Перевод редких понятий. 5 Система самообучения позволяет нейронной сети с высокой точностью переводить даже те понятия, которые отсутствуют в общепринятых словарях — сленг, жаргонизмы или неологизмы. 5

При этом у нейросетевого перевода есть и недостатки: нейросеть не всегда хорошо справляется с переводом мало распространённых имён, топонимов и других редких слов. 2 Поэтому часто используют гибридные системы, которые объединяют статистический и нейросетевой перевод. 23