Traducerea automată este procesul de traducere automată a textului dintr-o limbă în alta folosind programe de calculator. Există mai multe abordări ale traducerii automate, inclusiv traducerea automată statistică (SMT) și traducerea automată neuronală (NMT). NMT, care utilizează rețele neuronale profunde, este în prezent cea mai comună și eficientă metodă, deoarece este capabilă să capteze contextul și nuanțele limbajului mult mai bine decât metodele anterioare. Modelele NMT sunt antrenate pe seturi masive de texte paralele – texte care au fost traduse manual. În timpul traducerii, modelul analizează textul de intrare, îl descompune în părți mai mici, le procesează folosind vectorii săi antrenați și generează textul de ieșire în limba țintă. Mecanismul de atenție joacă un rol important, permițând modelului să se concentreze pe părțile relevante ale textului de intrare atunci când generează fiecare cuvânt de ieșire. În ciuda progreselor semnificative, traducerea automată se confruntă încă cu provocări precum ambiguitatea, expresiile idiomatice și referințele culturale, ceea ce duce uneori la erori sau traduceri nenaturale.