Vi presenterar en gemensam språk- och översättningsmodell baserad på ett återkommande neuralt nätverk som förutsäger målord baserat på en obegränsad historia av både käll- och målord. Den svagare oberoende antaganden av denna modell resulterar i ett betydligt större sökutrymme jämfört med relaterade feedforward-baserade språk eller översättningsmodeller. Vi tar itu med denna fråga med en ny lattice rescoring algoritm och visa dess effektivitet empiriskt. Vår gemensamma modell bygger på en välkänd återkommande neural nätverk språkmodell (Mikolov, 2012) förstärkt av ett lager av ytterligare ingångar från källspråket. Vi visar konkurrenskraftig noggrannhet jämfört med de traditionella kanalmodellerna. Våra bästa resultat förbättrar resultatet av ett system som är utbildat på WMT 2012 fransk-engelska data med upp till 1,5 BLEU, och med 1,1 BLEU i genomsnitt för flera testuppsättningar.
REF presenterade en gemensam språk- och översättningsmodell baserad på ett återkommande neuralt nätverk som förutsäger målord baserat på en obegränsad historik av både käll- och målord. gick utöver den log-linjära modellen för SMT och föreslog en ny additiv neural nätverk baserad översättningsmodell, som övervinna några av de brister som den log-linjära modellen: linjäritet och brist på djup tolkning och representation i funktioner.
Joint Language and Translation Modeling with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}