{{위키데이터 속성 추적}}
'''신경망 기계 번역'''(Neural machine translation, NMT)은 일련의 단어의 가능성을 예측하기 위해 [[인공 신경망]]을 사용하는 [[기계 번역]] 접근 방법으로, 일반적으로 하나의 통합 모델에 문장들 전체를 모델링한다.

== 속성 ==
신경망 기계 번역은 전통적인 [[통계적 기계 번역]](SMT) 모델에 필요한 기억의 일부만이 필요하다. 더 나아가, 전통적인 번역 시스템과는 달리 신경망 기계 번역 모델의 모든 부분은 합동하여(단대단으로) 훈련을 받음으로써 번역 성능을 극대화한다.<ref name="KalchbrennerBlunsom"/><ref name="sequence"/><ref name="Properties"/>

== 역사 ==
딥 러닝 응용은 1990년대에 [[음성 인식]]으로 처음 등장하였다. 신경망을 기계 번역에 사용하는 것을 다룬 최초의 논문은 2014년 등장하였으며 그 뒤 수년에 걸쳐 수많은 진보가 있었다. (Large-vocabulary NMT, application to Image captioning, Subword-NMT, Multilingual NMT, Multi-Source NMT, Character-dec NMT, Zero-Resource NMT, Google, Fully Character-NMT, Zero-Shot NMT in 2017) 2015년, 기계 번역 대회(OpenMT'15)에 NMT 시스템이 처음 등장하였다. WMT'15 또한 최초로 NMT 도전자였으며 이듬해 NMT 시스템 중 우승자들 가운데 90%를 차지하였다.<ref name="WMT16"/> NMT의 인기는 NMT 부문의 도입 등의 행사를 통해 상승하였다.(NMT<ref>{{웹 인용 | url=http://www.statmt.org/wmt16/ | title=ACL 2016 First Conference on Machine Translation (WMT16) | 확인날짜=2019-10-29 | 보존url=https://web.archive.org/web/20190709232951/http://www.statmt.org/wmt16/ | 보존날짜=2019-07-09 | url-status=dead }}</ref>, 연중 WMT(기계 번역 워크숍) 뉴럴 MT 트레이닝<ref>{{웹 인용 | url=http://www.statmt.org/wmt17/ | title=2017 Second Conference on Machine Translation (WMT17) | 확인날짜=2019-10-29 | 보존url=https://web.archive.org/web/20190506202545/http://www.statmt.org/wmt17/ | 보존날짜=2019-05-06 | url-status=dead }}</ref>, 매년 이어지는 구글 최초의 NMT 독립 워크숍<ref>{{웹 인용| url=https://sites.google.com/site/acl17nmt/ |title = 1st Workshop on Neural Machine Translation (and Generation)}}</ref>)

== 같이 보기 ==
* [[어텐션 (기계 학습)]]
* [[Seq2seq]]
== 각주 ==
{{각주|refs=
<ref name="WMT16">{{저널 인용|last1=Bojar|first1=Ondrej|last2=Chatterjee|first2=Rajen|last3=Federmann|first3=Christian|last4=Graham|first4=Yvette|last5=Haddow|first5=Barry|last6=Huck|first6=Matthias|last7=Yepes|first7=Antonio Jimeno|last8=Koehn|first8=Philipp|last9=Logacheva|first9=Varvara|last10=Monz|first10=Christof|last11=Negri|first11=Matteo|last12=Névéol|first12=Aurélie|last13=Neves|first13=Mariana|last14=Popel|first14=Martin|last15=Post|first15=Matt|last16=Rubino|first16=Raphael|last17=Scarton|first17=Carolina|last18=Specia|first18=Lucia|last19=Turchi|first19=Marco|last20=Verspoor|first20=Karin|last21=Zampieri|first21=Marcos|title=Findings of the 2016 Conference on Machine Translation|journal=ACL 2016 First Conference on Machine Translation (WMT16)|date=2016|pages=131–198|url=https://cris.fbk.eu/retrieve/handle/11582/307240/14326/W16-2301.pdf|publisher=The Association for Computational Linguistics|확인날짜=2019-10-29|보존url=https://web.archive.org/web/20180127202851/https://cris.fbk.eu/retrieve/handle/11582/307240/14326/W16-2301.pdf|보존날짜=2018-01-27|url-status=dead}}</ref>

<ref name="KalchbrennerBlunsom">{{저널 인용|last1=Kalchbrenner|first1=Nal|last2=Blunsom|first2=Philip|title=Recurrent Continuous Translation Models|journal=Proceedings of the Association for Computational Linguistics|date=2013|url=http://www.aclweb.org/anthology/D13-1176}}</ref>

<ref name="sequence">{{ArXiv 인용|last1=Sutskever|first1=Ilya|last2=Vinyals|first2=Oriol|last3=Le|first3=Quoc Viet|title=Sequence to sequence learning with neural networks|eprint=1409.3215|class=cs.CL|year=2014}}</ref>

<ref name="Properties">{{ArXiv 인용| eprint = 1409.1259|author1=Kyunghyun Cho |author2=Bart van Merrienboer |author3=Dzmitry Bahdanau |author4=Yoshua Bengio | title = On the Properties of Neural Machine Translation: Encoder–Decoder Approaches | date = 3 September 2014 | class = cs.CL }}</ref>
}}

[[분류:전산언어학]]
[[분류:기계 번역]]
[[분류:인공지능의 응용]]