ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Maskinöversättning

Maskinöversättning (MT) är en uppgift inom naturlig språkbehandling som automatiskt omvandlar text från ett språk till ett annat. Modern MT bygger på neurala sekvens-till-sekvens-modeller – uppmärksamhetsmekanismen (attention mechanism) som introducerades av Bahdanau et al. (2015) och transformerarkitekturen av Vaswani et al. (2017) – och den breddar tillgången till källor för flerspråkig dataanalys och forskning.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Källor

  1. Bahdanau, D., Cho, K. & Bengio, Y. (2015). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. International Conference on Learning Representations (ICLR). link
  2. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L. & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). link

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 1). Machine Translation. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/text-mining/machine-translation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Refereras av

ScholarGateMachine Translation (Machine Translation). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/text-mining/machine-translation · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026