Itzulpen automatiko neuronal

Itzulpen automatiko neuronala (ingelesez: Neural Machine Translation, NMT) itzulpen automatikoa lantzeko planteamendu bat da. Neurona-sare handiak erabiltzen ditu hitz-sekuentzia batek duen agertzeko probabilitatea aurreikusteko, eta normalean esaldi osoak ere modelatzen ditu eredu integratu bakar batean. 

Itzulpen automatiko neuronal sakona aurrekoaren hedadura bat da. Biek erabiltzen dute neurona-sare handi bat baina itzulpen automatiko neuronal sakonak hainbat geruza prozesatzen ditu batera bakarka egin ordez.^[1]

Alor honetan izan den garapena ikaragarri azkarra izan da. Ikaskuntza sakona (deep learning) teknika Itzulpengintza automatikoan erabili zuen lehenengo argitalpen zientifikoa 2014ean agertu zen, egileak Bahdanau, Cho eta Bengio izan ziren. 2015ean lehenengo aldiz agertu zen neurona-sistema bat itzulpen automatikozko txapelketa batean (OpenMT’15). Eta hurrengo urtean txapeldunen %90a sistema neuronalak izan ziren. 2015eko aurrerapena arretan oinarritutako sistemak ("attenttion based NMT") erabiltzea izan zen. 2017an hobekuntza gehigarriak lortu ziren neurona-sareetan Transformer arkitektura erabiltzearen ondorioz. Urte bat geroago euskara ere arrakastaz erabiltzen zuen sistema bat zegoen, eta beste urte batean, 2019an, euskararako zeuden sistemak bost ziren.

1. ↑ (Ingelesez) «Deep Neural Machine Translation - Omniscien Technologies» Omniscien Technologies (Noiz kontsultatua: 2018-02-27).