En av svagheterna med Neural Machine Translation (NMT) är att hantera lågfrekventa och tvetydiga ord, som vi kallar besvärliga ord. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny minnesförstärkt NMT-metod. Först undersöker vi olika strategier för att definiera och upptäcka de besvärliga orden. Sedan konstrueras ett kontextuellt minne för att memorera vilka målord som ska framställas i vilka situationer. Slutligen utformar vi en hybridmodell för att dynamiskt komma åt det kontextuella minnet för att korrekt översätta de besvärliga orden. De omfattande experimenten på kinesiska till engelska och engelsk-till-tyska översättningsuppgifter visar att vår metod avsevärt överträffar de starka baslinjemodellerna i översättningskvalitet, särskilt när det gäller att hantera besvärliga ord.
REF utforma en kontextuell minnesmodul i ett NMT-system för att memorera översättningar av sällsynta ord.
Addressing Troublesome Words in Neural Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}