Semplificando enormemente, un motore di traduzione neurale è un nuovo approccio per risolvere l'annoso problema della traduzione automatica, che si fonda sul cosiddetto apprendimento profondo ("deep learning"). Usa quindi modelli a rete neur(on)ale per le varie lingue per rappresentare i dati linguistici e quindi calcolare le equivalenze. Le prime valutazioni hanno dimostrato che i risultati di questo approccio sono più che promettenti: di fatto spesso danno risultati migliori di quelli che si ottengono con i sistemi di traduzione automatica basati su regole (RBMT) e anche di quelli statistici (SMT).
Per ulteriori informazioni:
https://www.microsoft.com/en-us/translator/mt.aspx
