Detta dokument tar itu med det glesa problemet med att uppskatta sannolikheten för översättning av fras genom att lära sig kontinuerliga uttryck representationer, vars distribuerade natur gör det möjligt att dela med sig av relaterade fraser i sina representationer. Ett par käll- och målfraser projiceras i kontinuerliga vektorrepresentationer i ett lågdimensionellt latent utrymme, där deras översättningspoäng beräknas av avståndet mellan paret i detta nya utrymme. Projiceringen utförs av ett neuralt nätverk vars vikter är inlärda på parallella träningsdata. Experimentell utvärdering har utförts på två WMT översättningsuppgifter. Vårt bästa resultat förbättrar prestandan hos en toppmodern frasbaserad statistisk maskinöversättningssystem utbildad på WMT 2012 fransk-engelska data med upp till 1,3 BLEU poäng.
REF utnyttja MRT för att lära kontinuerliga fras representationer för statistisk maskinöversättning.
Learning Continuous Phrase Representations for Translation Modeling
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}