В новой версии Яндекс.Переводчика имеется функция, которая позволяет сравнить перевод новой гибридной и статистической версии — так пользователи смогут увидеть, что именно поменялось и насколько стало лучше

Чтобы объяснить нам, как работает новая гибридная система машинного перевода Яндекса, Дэвид Талбот нарисовал пояснительную схему. На ней видно, как (снизу вверх) исходный текст на английском языке попадает в систему, где его одновременно переводят на русский статистическим методом (SMT — statistical machine translation) и методом, основанным на применении нейросетей (NMT — neural machine translation). После этого классификатор CatBoost оценивает обе версии перевода в соответствии с системой BLEU. В итоге пользователь (User) увидит ту версию, кторая наберет больше очков (BLEU score; на схеме — правая, выполненная нейросетью), а вторая версия (левая, статистическая) будет отвергнута.

Вот как это работает. Предположим, у нас есть на входе какое-то предложение и мы переводим его с помощью обеих моделей. Если бóльшая часть слов из одного варианта перевода соответствует словам, которые были в обучающей выборке, то классификатор выбирает именно этот вариант и запоминает особенности, сделавшие этот перевод хорошим.

И наоборот, классификатор отбрасывает вариант, если он плохой. Например, частая проблема нейронного перевода — это повтор слов. Если в переведенном предложении повторяются слова, значит, такой перевод нам не подходит — и классификатор делает выбор в пользу статистической модели.

Довольно интересное интервью.

Касательно последней таблички перевода текста - не кажется ли Вам, что это весьма литературный, или ,если хотите, фривольный перевод, который будет мешать в некоторых частных случаях.

Я не такой большой специалист в данном вопросе, но все же...

https://nplus1.ru/material/2017/09/14/yandex-machine-transla...