論文の概要: Neural Machine Translation: A Review of Methods, Resources, and Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15515v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 09:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 02:00:27.323340
• Title: Neural Machine Translation: A Review of Methods, Resources, and Tools
• Title（参考訳）: Neural Machine Translation: メソッド、リソース、ツールのレビュー
• Authors: Zhixing Tan, Shuo Wang, Zonghan Yang, Gang Chen, Xuancheng Huang, Maosong Sun, Yang Liu
• Abstract要約: 機械翻訳(MT)は自然言語処理の重要なサブフィールドである。 エンドツーエンドのニューラルネットワーク翻訳(NMT)は大きな成功を収め、実用的なMTシステムにおける新しい主流の方法となっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.96141994224423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine translation (MT) is an important sub-field of natural language processing that aims to translate natural languages using computers. In recent years, end-to-end neural machine translation (NMT) has achieved great success and has become the new mainstream method in practical MT systems. In this article, we first provide a broad review of the methods for NMT and focus on methods relating to architectures, decoding, and data augmentation. Then we summarize the resources and tools that are useful for researchers. Finally, we conclude with a discussion of possible future research directions.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳 (mt) は自然言語処理の重要な分野であり、自然言語をコンピュータで翻訳することを目的としている。 近年、エンドツーエンドのニューラルネットワーク翻訳(NMT)は大きな成功を収め、実用的なMTシステムにおいて新しい主流の手法となっている。 本稿では,まずnmtの手法の広範なレビューを行い,アーキテクチャ,デコード,データ拡張に関する手法に注目する。 次に,研究者にとって有用なリソースとツールを要約する。 最後に,今後の研究の方向性について論じる。

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