En av svårigheterna med neural maskin översättning (NMT) är återkallande och lämplig översättning av lågfrekventa ord eller fraser. I detta dokument föreslår vi en enkel, snabb och effektiv metod för att återkalla tidigare sett översättning exempel och införliva dem i NMT avkodningsprocessen. Specifikt, för en inmatning mening, använder vi en sökmotor för att hämta mening par vars källsidor liknar ingång mening, och sedan samla n-gram som är både i den hämtade mål meningar och i linje med ord som matchar i käll meningar, som vi kallar "översättning bitar". Vi beräknar pseudosannolikheter för varje hämtad mening baserat på likheter mellan indata meningen och hämtade käll meningar, och använda dessa för att vikta de hämtade översättning bitar. Slutligen används en befintlig NMT-modell för att översätta inmatningsmeningen, med en extra bonus som ges till utgångar som innehåller de insamlade översättningsbitarna. Vi visar vår metod förbättrar NMT översättning resultat upp till 6 BLEU poäng på tre smala domänöversättningsuppgifter där repetitivitet av mål meningar är särskilt framträdande. Det orsakar också liten ökning av översättningstiden, och jämför gynnsamt med en annan alternativ hämtningsbaserad metod med avseende på noggrannhet, snabbhet och enkelhet i genomförandet.
REF rapporterade förbättringar i översättningsresultat upp till 6 BLEU-poäng i förhållande till deras NMT-baslinje (seeq NMT).
Guiding Neural Machine Translation with Retrieved Translation Pieces
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}