Uppmärksamhetsmekanism avancerad toppmodern neural maskinöversättning (NMT) genom att gemensamt lära sig att anpassa och översätta. Men uppmärksamhet NMT ignorerar tidigare anpassning information, vilket leder till överöversättning och undertranslation problem. Som svar på detta problem, upprätthåller vi en täckning vektor för att hålla reda på uppmärksamheten historia. Täckningsvektorn matas till uppmärksamhetsmodellen för att hjälpa till att justera den framtida uppmärksamheten, som vägleder NMT att ägna mer uppmärksamhet åt de oöversatta källorden. Experiment visar att täckningsbaserad NMT avsevärt förbättrar både anpassning och översättningskvalitet över NMT utan täckning.
I Ref föreslogs vidare en s.k. täckningsvektorn för att spåra uppmärksamhetshistoriken för en flexibel anpassning av framtida uppmärksamhet.
Coverage-based Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}