論文の概要: A Survey of Deep Learning Techniques for Neural Machine Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07526v1
- Date: Tue, 18 Feb 2020 12:49:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 20:11:01.420612
- Title: A Survey of Deep Learning Techniques for Neural Machine Translation
- Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳のためのディープラーニング技術に関する調査研究
- Authors: Shuoheng Yang, Yuxin Wang, Xiaowen Chu
- Abstract要約: Neural Machine Translation (NMT)と呼ばれる新しいアプローチが出現し、学術と産業の両方から大きな注目を集めている。
この文献調査は,NTTの起源と開発タイムラインを辿り,重要なブランチを調査し,異なる研究方向性を分類し,この分野における今後の研究動向について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.962227536826123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, natural language processing (NLP) has got great development
with deep learning techniques. In the sub-field of machine translation, a new
approach named Neural Machine Translation (NMT) has emerged and got massive
attention from both academia and industry. However, with a significant number
of researches proposed in the past several years, there is little work in
investigating the development process of this new technology trend. This
literature survey traces back the origin and principal development timeline of
NMT, investigates the important branches, categorizes different research
orientations, and discusses some future research trends in this field.
- Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理 (NLP) は深層学習技術で大きな発展を遂げている。
機械翻訳のサブ分野において、ニューラルマシン翻訳(nmt)と呼ばれる新しいアプローチが登場し、学界と産業の両方から大きな注目を集めている。
しかし,過去数年間に提案された研究は極めて多く,この新技術動向の展開過程についてはほとんど研究が行われていない。
この文献調査は,NTTの起源と開発タイムラインを辿り,重要なブランチを調査し,異なる研究方向性を分類し,今後の研究動向について考察する。
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