I denna uppsats beskriver och utvärderar vi metoder för att utföra ensembleförutsägelse i neural maskinöversättning (NMT). Vi jämför två metoder för ensembleuppsättning induktion: provtagning parameter initialiseringar för ett NMT-system, som är en relativt etablerad metod i NMT (Sutskever et al., 2014), och NMT-system översätta från olika källspråk till samma målspråk, dvs., multi-source ensembler, en metod som nyligen införts av Firat et al. (2016). Vi motiveras av observationen att för olika språk par system gör olika typer av misstag. Vi föreslår flera metoder med olika grader av parameterisering för att kombinera individuella förutsägelser av NMT-system så att de ömsesidigt kompenserar varandras misstag och förbättrar den totala prestandan. Vi finner att de största förbättringarna kan uppnås genom ett sammanhangsberoende viktningssystem för ensembler med flera källor. Detta resultat ger ett starkare stöd för den språkliga motivationen att använda ensembler med flera källor än tidigare metoder. Utvärderingen görs för tyska och franska till engelska. Den bästa ensemblemetoden med flera källor ger en förbättring på upp till 2,2 BLEU-poäng över det starkaste basvärdet för ensembler med en enda källa och en 2 BLEU-förbättring jämfört med ett basvärde för ensembler med flera källor.
REF visar översättningsförbättringar med NMT-ensembler på flera källkodsspråk.
Ensemble Learning for Multi-Source Neural Machine Translation
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}