Neural maskin översättning har nyligen uppnått imponerande resultat, samtidigt som man använder lite i vägen för extern språklig information. I detta dokument visar vi att den starka inlärningsförmågan hos neurala MT-modeller inte gör språkliga funktioner överflödiga; de kan enkelt införlivas för att ge ytterligare förbättringar i prestanda. Vi generaliserar inbäddade lager av kodaren i den uppmärksamhetskodare-dekoder arkitekturen för att stödja införandet av godtyckliga funktioner, utöver den grundläggande ordfunktionen. Vi lägger till morfologiska funktioner, del-ofspeech-taggar och syntaktiska beroendeetiketter som indatafunktioner till engelsk-tyska och engelska→Rumänska neurala maskinöversättningssystem. I experiment på WMT16 utbildnings- och testset, finner vi att språkliga indata förbättrar modellens kvalitet enligt tre mått: perplexitet, BLEU och CHRF3. En opensource implementation av vårt neurala MT-system är tillgänglig 1, liksom provfiler och konfigurationer 2.
REF generalisera inbäddningsskiktet av NMT till att inkludera explicita språkliga funktioner såsom beroenderelationer och del-av-tal taggar och vi använder deras ramverk för att visa källa och mål syntax ge kompletterande information.
Linguistic Input Features Improve Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}