Numera en typisk Neural Machine Translation (NMT) modell genererar översättningar från vänster till höger som en linjär sekvens, under vilken latenta syntaktiska strukturer av målet meningar inte uttryckligen berörs. Inspirerad av framgången med att använda syntaktiska kunskaper i målspråk för att förbättra statistisk maskinöversättning, i detta papper föreslår vi en ny Sequence-to-Dependency Neural Machine Translation (SD-NMT) metod, där målordet sekvens och dess motsvarande beroendestruktur är gemensamt konstruerade och modellerade, och denna struktur används som sammanhang för att underlätta ordgenerationer. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar state-of-the-art basics på kinesiska-engelska och japanska engelska översättningsuppgifter.
Dessutom Wu et al. REF föreslog nyligen en NMT-metod för sekvens-till-beroende, där målordssekvensen och dess motsvarande beroendestruktur är gemensamt konstruerade och modellerade.
Sequence-to-Dependency Neural Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}