I den här artikeln introducerar vi en hybrid sökning efter uppmärksamhetsbaserad neural maskinöversättning (NMT). En målfras lärd med statistiska MT-modeller utökar en hypotes i NMT-strålesökningen när NMT-modellens uppmärksamhet fokuserar på källorden översatta med denna fras. Fraser som läggs till på detta sätt poängsätts med NMT-modellen, men också med SMT funktioner inklusive fras-nivå översättning sannolikheter och en målspråksmodell. Experimentella resultat på tyska→Engelska nyhetsdomäner och engelska→Ryska översättningsuppgifter för e-handelsdomäner visar att användning av frasbaserade modeller i NMT-sökning förbättrar MT-kvaliteten med upp till 2,3 % BLEU-absolut jämfört med en stark NMT-baslinje.
REF utökade strålsökningsmetoden med SMT-hypoteser.
Neural Machine Translation Leveraging Phrase-based Models in a Hybrid Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}