Содержимое раздела
В этом разделе будут рассмотрены основные подходы к машинному переводу, включая статистический машинный перевод, машинный перевод на основе правил и нейронный машинный перевод. Будут подробно проанализированы принципы работы различных алгоритмов и моделей, используемых в современных системах перевода. Особое внимание будет уделено архитектуре нейронных сетей, таких как recurrent neural networks (RNN) и transformers, которые лежат в основе современных моделей машинного перевода. Также будут рассмотрены метрики оценки качества машинного перевода, такие как BLEU, METEOR и TER, а также их ограничения.