論文の概要: Neural Machine Translation: Challenges, Progress and Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05809v1
• Date: Mon, 13 Apr 2020 07:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 23:52:12.230627
• Title: Neural Machine Translation: Challenges, Progress and Future
• Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳:挑戦,進歩,未来
• Authors: Jiajun Zhang and Chengqing Zong
• Abstract要約: 機械翻訳(英: Machine translation, MT)は、コンピュータを利用して人間の言語を自動翻訳する技術である。 ニューラルマシン翻訳(NMT)は、ディープニューラルネットワークを用いたソース言語とターゲット言語間の直接マッピングをモデル化する。 この記事では、NMTフレームワークをレビューし、NMTの課題について論じ、最近のエキサイティングな進歩を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.75523637241876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine translation (MT) is a technique that leverages computers to translate human languages automatically. Nowadays, neural machine translation (NMT) which models direct mapping between source and target languages with deep neural networks has achieved a big breakthrough in translation performance and become the de facto paradigm of MT. This article makes a review of NMT framework, discusses the challenges in NMT, introduces some exciting recent progresses and finally looks forward to some potential future research trends. In addition, we maintain the state-of-the-art methods for various NMT tasks at the website https://github.com/ZNLP/SOTA-MT.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(英: Machine translation, MT)は、コンピュータを利用して人間の言語を自動翻訳する技術である。 今日、深層ニューラルネットワークによるソースとターゲット言語間の直接マッピングをモデル化するニューラルマシン翻訳(NMT)が、翻訳性能の大きなブレークスルーを達成し、MTのデファクトパラダイムとなった。この記事では、NMTフレームワークをレビューし、NMTの課題を論じ、最近のエキサイティングな進歩を紹介し、今後の研究動向を楽しみにしている。 さらに, 各種NMTタスクの最先端手法を Web サイト https://github.com/ZNLP/SOTA-MT で維持する。

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