Vi undersöker användningen av hierarkiska frasbaserade SMT-lattices i end-to-end neural maskinöversättning (NMT). Vikt driver omvandlar Hiero poäng för fullständig översättning hypoteser, med den fullständiga översättning grammatik score och full ngram språk modell score, till posteriors kompatibel med NMT prediktiva sannolikheter. Med en något modifierad NMT beam-search dekoder hittar vi vinster över både Hiero och NMT avkodning ensam, med praktiska fördelar i att utöka NMT till mycket stora inmatnings- och utgångsvokabulärer.
REF låt en hierarkisk fras-baserad dekoder guide neural maskin översättning avkodning.
Syntactically Guided Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}