Attention-based neural machine translation : a systematic mapping study
Milla Koivuniemi · Jyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2020
Neuroverkkokonekääntäminen on kasvava konekääntämisen erityisala. Tällä hetkellä suosituin neuroverkkokääntämistekniikka lienee kiintopisteneuroverkkokääntäminen (engl. Attentional Neural Machine Translation, suomennos oma), jossa neuroverkko kiinnittää huomiota käännettävän lauseen tiettyihin osiin vähentäen näin verkon kuormitusta. Tämä pro gradu -tutkielma on kirjallisuuskartoitus kiintopisteneuroverkkokääntämisestä, jossa tehdään läpileikkaus käytetyimmistä neuroverkon ominaisuuksista sekä käännösten laadusta. Erityishuomion kohteena on tunnettu kehityskohde, pienen aineiston kielet (engl. low-resource languages), eli kielet, joille on tarjolla vain verrattain pienikokoisia rinnakkaiskorpuksia eli kieliaineistoja. Tutkielman tulosten perusteella kiintopisteneuroverkkokääntäminen on tehokasta ja tuottaa sujuvia käännöksiä. Kokonaisuutena tämä kirjallisuuskartoitus tuottaa uutta kiinnostavaa tietoa neuroverkkokonekääntämisen tutkimuksen nykytilasta sekä luo pohjan erilaisille mielenkiintoisille jatkotutkimusaiheille.