Was sind die Unterschiede der neuronalen maschinellen Übersetzung zu anderen MÜ-Arten (statistisch, regelbasiert etc.)?
Generell ist davon auszugehen, dass die sprachliche Qualität des NMÜ-Outputs bei intensivem Training der Engine sehr viel höher ist als bei statistischer und regelbasierter MÜ. Bei der regelbasierten MÜ basiert das System auf grammatikalischen Regeln für jedes Sprachpaar und einem Wörterbuch. Diese Regeln sollen das Grammatikwissen der Sprecher:in einer jeweiligen Sprache repräsentieren. Die Engine analysiert jeden Satz in der Ausgangssprache, wobei die Wörter und Satzteile mit Tags versehen werden, um die grammatikalischen Komponenten zu markieren. Daraufhin sucht die Engine in ihrem Wörterbuch nach Übersetzungen für die getaggten Komponenten und verbindet diese mithilfe der kodierten grammatikalischen Regeln zu einem Satz in der Zielsprache. Aufgrund dieser Vorgehensweise ist der Output oft wortwörtlich übersetzt und daher nicht sehr flüssig oder kontextsensitiv. Bei der statistischen MÜ übersetzt die Engine, indem sie große Volumen übersetzter Texte und somit die Beziehung zwischen ausgangssprachlichen und zielsprachlichen Daten analysiert. Dabei wird jeder Satz in seine Wörter oder Wortfolgen (n-grams) aufgeteilt und die damit verbundenen, übersetzten Sätze werden analysiert, wobei für jedes n-gram die wahrscheinlichste Übersetzung aus mehreren Möglichkeiten festgestellt wird.