Modifica Modulo pubblicazione: Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

Testo libero:

La traduzione automatica neurale (NMT) è un approccio alla traduzione automatica proposto di recente. A differenza della tradizionale traduzione automatica statistica, la NMT mira a costruire una singola rete neurale che può essere congiuntamente messa a punto per massimizzare le prestazioni di traduzione. I modelli proposti di recente per la NMT appartengono spesso a una famiglia di encoder-decoder e sono costituiti da un encoder che codifica una frase di origine in un vettore di lunghezza fissa da cui un decoder genera una traduzione. Questo articolo ipotizza che l'uso di un vettore di lunghezza fissa sia un collo di bottiglia nel migliorare le prestazioni di questa architettura encoder-decoder di base e propone di estenderla consentendo a un modello di cercare automaticamente (soft-) parti di una frase di origine che sono rilevanti per prevedere una parola di destinazione, senza dover formare esplicitamente queste parti come un segmento rigido. Con questo nuovo approccio, si ottengono prestazioni di traduzione paragonabili all'attuale sistema frase per frase all'avanguardia nell'attività di traduzione inglese-francese. Inoltre, l'analisi qualitativa rivela che gli allineamenti (soft-) trovati dal modello sono in buon accordo con l'intuizione. {{#seo: |title=Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate |title_mode=append |keywords=traduzione automatica, rete neurale, encoder-decoder, traduzione automatica statistica, apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, intelligenza artificiale, linguistica computazionale, traduzione automatica basata su deep learning |description=Questa pubblicazione esplora l'applicazione della traduzione automatica neurale (NMT), un approccio innovativo che utilizza una singola rete neurale per ottimizzare le prestazioni di traduzione. Gli autori affrontano le limitazioni degli encoder-decoder tradizionali, proponendo un modello in grado di identificare automaticamente le parti rilevanti di una frase di origine per generare una traduzione accurata. I risultati mostrano prestazioni comparabili ai sistemi frase per frase più avanzati, con allineamenti intuitivi tra le frasi. }}