Traducción automática neuronal

Resumen

La traducción automática estuvo dominada desde el principio por los sistemas basados en el conocimiento lingüístico, posteriormente se abrieron paso otras aproximaciones, tales como las memorias de traducción y los sistemas estadísticos de traducción, que extraían el conocimiento de corpus paralelos. Recientemente, los modelos neuronales constituyen el estado de vanguardia de la traducción automática. Numerosas empresas de traducción y conocidas páginas web están utilizando estas tecnologías con éxito.

Un modelo neuronal es un tipo de modelo estadístico formado por un conjunto de unidades de proceso simple densamente conectadas entre si. Los parámetros de estos modelos se estiman a partir de corpus paralelos gracias a eficientes algoritmos de aprendizaje automático y a potentes procesadores gráficos.  La aplicación de los modelos neuronales a la traducción automática obliga a que las palabras se representen en forma de vectores y que para procesar frases se utilicen redes neuronales recurrentes.