是的，神经机器翻译（NMT）在处理专业领域的术语和概念方面已经取得了很大的进展。传统的统计机器翻译（SMT）模型常常在处理专业术语时遇到困难，因为SMT主要是基于统计模型和规则库进行翻译，对于不常见的术语和特定领域的知识可能无法准确翻译。

  相比之下，神经机器翻译使用深度学习的方法，可以更好地处理专业术语和概念。这是因为NMT模型能够从大量的训练数据中学习到不同领域的语言特征和隐含的知识。通过训练大规模的专业领域翻译数据，NMT模型可以学习到专业术语的正确翻译以及上下文信息的处理，从而提高专业术语的翻译质量。

  此外，NMT模型还可以处理多义词和歧义问题。它可以基于上下文理解术语的意义并作出相应的翻译选择。这对于专业领域的翻译尤其重要，因为术语在不同上下文中可能具有不同的含义。

  需要注意的是，NMT模型在处理专业领域的术语和概念时，仍然需要足够的领域特定的训练数据。如果缺乏特定领域的数据，NMT模型可能无法准确地翻译专业术语。因此，在训练NMT模型时，收集和使用丰富的专业领域数据非常重要，以提高翻译质量。