Neural Machine Translation (NMT) har dragit mycket uppmärksamhet på grund av dess lovande översättning prestanda nyligen. Men flera studier visar att NMT ofta genererar flytande men otrogna översättningar. I detta dokument föreslår vi en metod för att lindra detta problem genom att använda en meningstabell som rekommendationsminne. Huvudidén är att lägga till bonus till ord som är värda rekommendationer, så att NMT kan göra korrekta förutsägelser. Specifikt, vi först härleda ett prefix träd för att rymma alla kandidaten målfraser genom att söka i frasen översättning tabellen enligt källmeningen. Sedan konstruerar vi ett rekommendationsord som sätts genom att matcha mellan kandidatmålsfraser och tidigare översatta målord av NMT. Efter det bestämmer vi det specifika bonusvärdet för varje recommendable ord genom att använda uppmärksamhet vektorn och frasöversättningsannolikhet. Slutligen integrerar vi detta bonusvärde i NMT för att förbättra översättningsresultaten. De omfattande experimenten visar att de föreslagna metoderna får anmärkningsvärda förbättringar jämfört med den starka uppmärksamhetsbaserade NMT.
Till exempel, REF föreslår att extrahera fras tabellen som rekommendation minne för neural maskin översättning.
Phrase Table as Recommendation Memory for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}