ニューラル機械翻訳
ニューラル機械翻訳は、個別に設計されたサブコンポーネントを使用するフレーズベースの統計的(英語版)アプローチとは異なる。ニューラル機械翻訳 (NMT) は、統計的機械翻訳 (SMT) で従来行われてきたことを超える抜本的なステップではない。その主な出発点は、単語と内部状態のためのベクトル表現(「埋め込み」、「連続空間表現」)の使用である。モデルの構造は、フレーズベースのモデルよりも単純である。個別の言語モデル、翻訳モデル、並び替えモデルはなく、一度に1つの単語を予測する単一のシーケンスモデルのみがある。しかし、このシーケンス予測は、ソースセンテンス(原文)全体と、すでに生成されたターゲットシーケンス全体を条件としている。NMTモデルでは、深層学習(ディープラーニング)と特徴学習(英語版)を利用している。
単語列モデリングは、最初はリカレントニューラルネットワーク (RNN) を用いて行われるのが一般的であった。エンコーダとして知られる双方向リカレントニューラルネットワークは、ターゲット言語の単語を予測するために使用されるデコーダと呼ばれる第2のRNNのソースセンテンスをエンコードするため、ニューラルネットワークによって使用される。
ニューラル機械翻訳(ニューラルきかいほんやく、英: neural machine translation、NMT)は、人工ニューラルネットワークを使用して単語の並びの尤度(ゆうど、確からしさ)を予測する機械翻訳へのアプローチであり、通常は単一の統合モデルで文全体をモデル化する。