ニューラル機械翻訳の動向@IBIS2017

2. 自己紹介 • 修士: 東大情報理工 • 博士: 京大情報学 • 現在: 科学技術振興機構(JST) 研究員 – 日中・中日機械翻訳実用化プロジェクト （2013-2017年度） • NLP若手の会2017年委員長 http://yans.anlp.jp • NLP2018大会プログラム委員 2 3. 目次 • NMTの基礎 – SMTとNMTとの比較 – Encoder-decoderモデル – Attention-based NMT – NMTの特徴と短所 • NMTの課題 – 扱える語彙数が少ない – 訳抜けと重複 – 何を学習しているのかわ からない • NMTのその他の話題 – 多言語翻訳 – Low/Zero-resource翻訳 – モデルの軽量化 – 特殊タグの埋め込み – RNN以外のNMTモデル • まとめ 3 4. 目次 • NMTの基礎 – SMTとNMTとの比

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ニューラル翻訳の動向。急激に色んな改善手法が出てきてて発展してるのがわかる。『翻訳エンジンには価値がない？』というのが結構衝撃的で翻訳エンジンもOpenCV的に使える世界になるのだろう。