В последние десятилетия нейронные машинные переводчики сделали значительный шаг вперед, став незаменимым инструментом для перевода текстов на разные языки. Однако, несмотря на их удивительные достижения, пользователи всё равно сталкиваются с несколькими серьезными проблемами, связанными с недостатками этих систем. Основываясь на опыте и анализе рынка в области нейронного машинного перевода, были выявлены следующие ключевые проблемы: Одной из самых серьезных проблем, с которой сталкиваются пользователи, является недостоверность полученных результатов перевода...

В процессе собственной эволюции системы автоматического машинного перевода прошли несколько этапов. Первые полноценные системы, способные осуществлять перевод, работали на основе морфологии и синтаксиса (а также некоторой семантики) естественных языков. Подобны системы осуществляли полный разбор предложения на исходном языке, а затем из полученной информации выстраивали предложение на результирующем языке в соответствии с его морфологией и синтаксисом. Ресурсозатратность подобных систем затрудняло их массовое использование...