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Sample translations submitted: 1
English to Spanish: Neural machine translation General field: Tech/Engineering Detailed field: Computers: Software
Source text - English Neural machine translation (NMT) is an approach to machine translation that uses a large neural network. It departs from phrase-based statistical translation approaches that use separately engineered subcomponents. Google and Microsoft translation services now use NMT. Google uses Google Neural Machine Translation (GNMT) in preference to its previous statistical methods. Microsoft uses a similar technology for its speech translations (including Microsoft Translator live and Skype Translator). An open source neural machine translation system, OpenNMT, has been released by the Harvard NLP group.
NMT models use deep learning and representation learning. They require only a fraction of the memory needed by traditional statistical machine translation (SMT) models. Furthermore, unlike conventional translation systems, all parts of the neural translation model are trained jointly (end-to-end) to maximize the translation performance.
A bidirectional recurrent neural network (RNN), known as an encoder, is used by the neural network to encode a source sentence for a second RNN, known as a decoder, that is used to predict words in the target language.
Translation - Spanish La traducción automática neuronal (NMT por sus siglas en inglés, neural machine translation) es un método de traducción automática que usa una red neuronal enorme. Se distancia de las traducciones estadísticas basadas en frases que usan subcomponentes diseñados por separado. Los servicios de traducción de Google y Microsoft actualmente utilizan NMT. Google utiliza Google Neural Machine Translation (GNMT) con preferencia sobre sus métodos estadísticos usados anteriormente. Microsoft usa una tecnología similar para sus traductores de voz (incluido Microsoft Translator live y Skype Translator). El grupo Harvard NLP ha lanzado un sistema de traducción automática neuronal de código abierto, OpenNMT.
Los modelos de NMT utilizan el aprendizaje profundo y aprendizaje de representación. Requieren sólo una fracción de la memoria que necesitan los modelos tradicionales de traducción automática estadística (SMT por sus siglas en inglés, statistical machine translation). Es más, al contrario que otros sistemas convencionales de traducción, en el modelo de traducción neuronal se enseña a todas las partes conjuntamente (end-to-end) para maximizar la eficacia de la traducción.
La red neuronal utiliza una red neuronal recurrente (RNN por sus siglas en inglés, recurrent neural network) bidireccional, también conocida como codificador, que codifica un segmento fuente para la segunda RNN, conocida también como codificador, que se usa para predecir palabras en la lengua meta.
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Translation education
Master's degree - Cadiz University
Experience
Years of experience: 11. Registered at ProZ.com: Jun 2017.