La traduction automatique neuronale (TAN) est une approche de traduction automatique qui utilise un réseau neuronal artificiel pour prédire la probabilité d'une séquence de mots, généralement en modélisant puis en traduisant des phrases entières avec un seul modèle.

Propriétés Les systèmes TAN ne nécessitent qu'une fraction de la mémoire nécessaire aux modèles traditionnels de (TAS). De plus, contrairement aux systèmes de traduction conventionnels, toutes les parties du modèle de traduction neuronale sont entraînées conjointement pour maximiser les performances de traduction.

Histoire

En 2014, des chercheurs ont proposé une architecture encodeur-décodeur de traduction neurale automatique utilisant des réseaux de neurones récurrents.

En 2015, les réseaux neuronaux ne nécessitaient qu'une fraction de la mémoire nécessaire aux modèles statistiques et des phrases entières peuvent être modélisées de manière intégrée. Le premier NMT a large échelle a été lancé par Baidu.

En 2016, suit . Cela fut suivi par d'autres services de traduction comme DeepL et l'adoption de la technologie NMT dans des services de traduction antérieurs comme Microsoft translator.

Biais de genre Dans les années 2020, la TAN est dénoncée pour ses biais de genre.

Références

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