Почему системы машинного перевода на основе правил часто уступают нейронным алгоритмам?

Системы машинного перевода на основе правил часто уступают нейронным алгоритмам по нескольким причинам:

• Игнорирование контекста. eduherald.ru scispace.com Ориентируясь исключительно на правила, системы машинного перевода на основе правил могут игнорировать контекст, подставляя в целом верные, но не самые уместные варианты перевода отдельных лексем. eduherald.ru
• Неспособность обрабатывать нюансы. sonix.ai Системы на основе правил не могут обрабатывать такие нюансы, как идиомы, выражения и метафоры. sonix.ai
• Низкая масштабируемость. sonix.ai Подход, основанный на правилах, прост и технически легко реализуем, но имеет ряд ограничений. sonix.ai
• Необходимость в больших вычислительных ресурсах. lingvanex.com Для обучения нейронных сетей требуются значительные вычислительные мощности и объёмные данные, что может быть проблематично для менее распространённых языков и узкоспециализированных текстов. lingvanex.com

При этом ни один из подходов к машинному переводу не является идеальным универсальным инструментом для решения любой задачи перевода. eduherald.ru