Denna studie föreslår en ordjustering modell baserad på ett återkommande neuralt nätverk (RNN), där en obegränsad anpassning historia representeras av återkommande anslutna dolda lager. Vi utför oövervakad inlärning med hjälp av bullerkontrastiv uppskattning (Gutmann och Hyvärinen, 2010; Mnih och Teh, 2012) som använder artificiellt genererade negativa prover. Vår anpassning modell är riktad, liknar de generativa IBM modeller (Brown et al., 1993). För att övervinna denna begränsning uppmuntrar vi överenskommelser mellan de två riktningsmodellerna genom att införa en strafffunktion som säkerställer att ord inbäddar konsekvens mellan två riktningsmodeller under utbildningen. Den RNN-baserade modellen överträffar den feed-forward neural network-baserade modellen (Yang et al., 2013) samt IBM Model 4 under japansk-engelska och fransk-engelska ordanpassningsuppgifter, och uppnår jämförbar översättning prestanda med dessa baslinjer för japanska-engelska och kinesiska-engelska översättningsuppgifter.
I REF föreslås en lexikaliserad RNN-anpassningsmodell.
Recurrent Neural Networks for Word Alignment Model
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}