Описывается архитектура системы нейронного машинного перевода. Актуальность объекта исследования обусловлена тем, что сейчас доминирующей парадигмой в области автоматизированного перевода стал машинный перевод с использованием искусственных нейронных сетей. Качество нейронного перевода в значительной мере превосходит результаты, обеспечиваемые предыдущим поколением машинных переводчиков, однако и оно все еще далеко отстоит от качества переводов, выполненных человеком-экспертом. Для его улучшения необходимо более четкое понимание устройства системы нейронного машинного перевода. В общем случае архитектура системы нейронного машинного перевода включает в себя две рекуррентные нейронные сети (РНС), одна из которых ответственна за обработку входной текстовой последовательности, а другая — за формирование выходного текста-перевода. Часто в систему также встраивается механизм внимания, позволяющий оптимизировать работу с протяженными входными последовательностями. Архитектура системы описывается на примере переводного сервиса Google (<a class="SLink" href="https://translate.google.com/" title="https://translate.google.com/">translate.google.com</a>, Google's Neural Machine Translation system, GNMT), так как он стал одним из самых востребованных в мире на данный момент: ежедневно сервис обрабатывает около 143 млрд слов более чем на 100 языках. В заключение формулируются некоторые перспективы исследования.
нейронный машинный перевод, искусственные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, механизм внимания, архитектура системы машинного перевода