De flesta neural maskinöversättning (NMT) modeller är baserade på den sekventiella kodare-dekoder ram, som inte använder syntaktisk information. I detta dokument förbättrar vi denna modell genom att uttryckligen införliva syntaktiska träd från källan. Mer specifikt föreslår vi (1) en dubbelriktad trädkodare som lär sig både sekventiella och trädstrukturerade representationer; (2) en trädtäckningsmodell som låter uppmärksamheten bero på källsidan syntax. Experiment på kinesisk-engelska översättning visar att våra föreslagna modeller överträffar den sekventiella uppmärksamhetsmodellen samt en starkare baslinje med en botten-up träd kodare och ordtäckning. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Det utökades vidare av dubbelriktade träd kodare som lär sig både sekventiella och trädstrukturerade representationer REF.
Improved Neural Machine Translation with a Syntax-Aware Encoder and Decoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}