Vi presenterar en dokument-nivå neural maskinöversättning modell som tar både källan och måldokument sammanhang i beaktande med hjälp av minnesnätverk. Vi modellerar problemet som ett strukturerat förutsägelseproblem med ömsesidiga beroenden bland de observerade och dolda variablerna, d.v.s. källfraserna och deras oobserverade målöversättningar i dokumentet. Den resulterande strukturerade förutsägelse problem hanteras med en neural översättning modell utrustad med två minneskomponenter, en vardera för källan och målet, för att fånga de dokumentala ömsesidiga beroenden. Vi tränar modellen end-to-end och föreslår en iterativ avkodningsalgoritm baserad på blockkoordinatens nedstigning. Experimentella resultat och analyser av översättning av franska, tyska och estniska dokument till engelska visar att vår modell är effektiv när det gäller att utnyttja både käll- och måldokumentsammanhang för att generera förbättrade översättningar.
För offline-inställningen införlivar REF de globala käll- och måldokumentssammanhangen i den grundläggande NMT-modellen via minnesnätverk.
Document Context Neural Machine Translation with Memory Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}