Även neural maskinöversättning har gjort betydande framsteg nyligen, hur man integrera flera överlappande, godtyckliga tidigare kunskapskällor förblir en utmaning. I detta arbete, föreslår vi att använda bakre regularisering för att ge en allmän ram för att integrera tidigare kunskap i neural maskinöversättning. Vi representerar tidigare kunskapskällor som funktioner i en log-lineär modell, som styr inlärningsprocessen för den neurala översättningsmodellen. Experiment på kinesisk engelsk översättning visar att vår strategi leder till betydande förbättringar. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF integrerade flera förkunskaper källor till neural maskin översättning med hjälp av bakre legalisering.
Prior Knowledge Integration for Neural Machine Translation using Posterior Regularization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}