¿Cuántos errores de palabras reduce la traducción automática neuronal?

Los errores de palabras en la traducción automática neuronal se redujeron en un 50%.

Introducción a las máquinas neuronales

La traducción automática neuronal es una tecnología que traduce un idioma a otro. Un ejemplo es convertir inglés a hindi. Pensemos en ello. Si estás en un pueblo indio, la mayoría de la gente no entiende inglés. Tiene la intención de comunicarse con los aldeanos sin esfuerzo. En este caso, se puede utilizar la traducción automática neuronal.

La tarea de la traducción automática neuronal es utilizar redes neuronales profundas para convertir una serie de palabras de un idioma de origen (como el inglés) a una serie de idiomas de destino (como el español).

Características de la traducción automática neuronal

Los datos secuenciales se pueden almacenar de forma persistente en múltiples pasos de tiempo.

NMT utiliza datos continuos, que deben guardarse en varios intervalos de tiempo. Las redes neuronales artificiales (RNA) no guardan datos en varios intervalos de tiempo. Las redes neuronales recurrentes (RNN), como LSTM o GRU, pueden almacenar datos de forma persistente en múltiples pasos de tiempo.