Sequence-to-sequence neural translation modeller lär semantiska och syntaktiska relationer mellan mening par genom att optimera sannolikheten för målet givet källan, d.v.s., p (x), ett mål som ignorerar andra potentiellt användbara källor av information. Vi introducerar en alternativ objektiv funktion för neural MT som maximerar den ömsesidiga informationen mellan källan och mål meningar, modellera det dubbelriktade beroendet av källor och mål. Vi implementerar modellen med en enkel omplaceringsmetod, och även introducerar en avkodningsalgoritm som ökar mångfalden i N-bästa listan som produceras av det första passet. De föreslagna modellerna tillämpas på WMT Tyska/Engelska och Franska/Engelska uppgifter, och erbjuder en konsekvent prestandaboost på både standard LSTM och uppmärksamhetsbaserade neural MT-arkitekturer.
Däremot gör REF en omvärdering av översättningskandidater på straffnivå med ömsesidig information mellan käll- och målsidan.
Mutual Information and Diverse Decoding Improve Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}