Traducción neuronal

Neural machine translationNMT

También: Neural machine translation, NMT

Traducción automática basada en redes neuronales.

Definición técnica

Modelado secuencia a secuencia, normalmente con Transformer, que aprende probabilidades de traducción a partir de corpus paralelos.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Ayuda a comprender y aplicar traducción neuronal dentro de productos y procesos de IA con criterios explícitos de calidad.

Definir cuándo utilizar traducción neuronal, qué entradas requiere y cómo comprobar su resultado.

Modelado secuencia a secuencia, normalmente con Transformer, que aprende probabilidades de traducción a partir de corpus paralelos.

Ejemplo práctico

Una aplicación incorpora traducción neuronal y compara la salida con casos representativos antes de automatizar el proceso.

Ejemplo empresarial

Un equipo evalúa calidad, coste, latencia, privacidad y necesidad de revisión humana antes de desplegar traducción neuronal.

No debe confundirse con conceptos próximos que persiguen otra salida, usan otra unidad de análisis o requieren una validación diferente.

El resultado depende del modelo, los datos, el idioma o dominio, la configuración y el procedimiento de evaluación.

Puede introducir errores plausibles, pérdida de información, sesgos o decisiones incorrectas si se usa sin revisión y trazabilidad.

Traducción automática basada en redes neuronales.

Nivel: Intermedio
Categorías: Traducción, resumen y transformación de contenido
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

Attention Is All You Need
arXiv · Autor: Ashish Vaswani et al. · Publicación científica · Publicado el 12 de junio de 2017
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Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
arXiv · Autor: Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho and Yoshua Bengio · Publicación científica · Publicado el 1 de septiembre de 2014
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