Neural maskinöversättning har visat mycket lovande resultat på sistone. De flesta NMT-modellerna följer ramen för kodare-dekoder. För att göra kodare-dekoder modeller mer flexibel, uppmärksamhet mekanism infördes för maskinöversättning och även andra uppgifter som taligenkänning och bildtextning. Vi observerar att kvaliteten på översättning av uppmärksamhet-baserad kodare-dekoder kan skadas avsevärt när anpassningen är felaktig. Vi tillskriver dessa problem bristen på förvrängning och fertilitetsmodeller. Syftet är att lösa dessa problem, föreslår vi nya variationer av uppmärksamhet-baserad kodare och jämföra dem med andra modeller på maskinöversättning. Vår föreslagna metod förbättrade 2 BLEU-poäng över den ursprungliga uppmärksamhetsbaserade kodaren.
REF föreslog att man skulle lägga till implicita modeller för förvrängning och fertilitet för att uppmärksamma modellen.
Implicit Distortion and Fertility Models for Attention-based Encoder-Decoder NMT Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}