Kvaliteten på maskinöversättning utvecklas snabbt. Idag kan man hitta flera maskinöversättningssystem på webben som ger rimliga översättningar, även om systemen inte är perfekta. På vissa specifika områden kan kvaliteten minska. Ett nyligen föreslaget förhållningssätt till denna domän är neural maskinöversättning. Det syftar till att bygga en gemensamt inställd enda neurala nätverk som maximerar översättning prestanda, ett mycket annorlunda tillvägagångssätt från traditionell statistisk maskinöversättning. Nyligen föreslagna neural maskinöversättning modeller ofta tillhör kodare-dekoder familjen där en käll mening kodas till en fast längd vektor som i sin tur avkodas för att generera en översättning. Den aktuella forskningen undersöker effekterna av olika utbildningsmetoder på ett polsk-engelska maskinöversättningssystem som används för medicinska data. Europeiska läkemedelsmyndigheten använde parallellt textkortus som grund för utbildning av neurala och statistiska nätverksbaserade översättningssystem. De viktigaste mätvärdena för maskinöversättning har också använts vid analys av systemen. En jämförelse och implementering av en realtidsöversättare är huvudfokus i våra experiment.
Wołk, m.fl. REF byggt en maskin översättningssystem förlitar sig på att använda neurala nätverk.
Neural-based machine translation for medical text domain. Based on European Medicines Agency leaflet texts
{'venue': 'Procedia Computer Science, 2015, 64: 2-9', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}