NMTは，近年提案された機械翻訳の手法である．NMTは学習と翻訳の２つの過程を経て出力文を形成する．NMTの学習には，日本語文と英語文の対訳文を用いる．
NMTの手法には，Encoder-Decoderモデルとそれを拡張したAttentionモデルが提案されている．Encoder-Decoderモデルは入力系列を固定長のベクトルに符号化(encode)し，固定長のベクトルより出力系列を復号化(decode)するモデルである．入出力の系統は単語のベクトル表現となる．AttentionモデルはEncoder-Decoderモデルの出力系統を生成する際に，出力系列と入力系列の参照を行う機構(Attention)を用いた手法である．Encoder-Decoderモデルと比較して，長い入力文に対する妥当な出力文を形成できる．
