Neural Machine Translation (MT) har nått toppmoderna resultat. Men, en av de största utmaningarna som neural MT fortfarande står inför är att hantera mycket stora ordförråd och morfologiskt rika språk. I detta dokument föreslår vi ett neuralt MT-system med karaktärsbaserade inbäddningar i kombination med konvolutions- och motorvägslager för att ersätta standardlookup-baserade ord representationer. Den resulterande obegränsade-vokabulary och anbringa en medveten källa ord inbäddningar testas i en state-of-the-art neural MT baserat på en uppmärksamhet-baserad dubbelriktad återkommande neurala nätverk. Det föreslagna MT-systemet ger förbättrade resultat även när källspråket inte är morfologiskt rikt. Förbättringar upp till 3 BLEU poäng erhålls i den tysk-engelska WMT uppgiften.
Till exempel använde Costa-jussà och Fonollosa REF konvolutionella och motorvägslager på tecken för att bilda ordet inbäddningar.
Character-based Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}