Vi presenterar ett nytt system för att kombinera neural maskinöversättning (NMT) med traditionell statistisk maskinöversättning (SMT). Vår strategi lånar idéer från lineariserad lattice minimum Bayes-risk avkodning för SMT. NMT-poängen kombineras med Bayes-risken för översättningen enligt SMT-lattice. Detta gör vår strategi mycket mer flexibel än n-bästa lista eller lattice rescoring eftersom neural dekoder inte är begränsad till SMT sökutrymme. Vi visar ett effektivt och enkelt sätt att integrera riskuppskattning i NMT-dekodern som är lämplig för ordnivå samt underord-enhet-nivå NMT. Vi testar vår metod på engelskatyska och japanska-engelska och rapporterar betydande vinster över lattice rescoring på flera datauppsättningar för både singel och ensembled NMT. MBR-dekodern producerar helt nya hypoteser långt bortom att helt enkelt ändra SMT-sökytan eller fixera UNKs i NMT-utmatningen.
Nyligen använde REF översättningen lattice av SMT för att vägleda NMT avkodning med MBR beslutsregeln, som visar sig vara bättre än att helt enkelt ändra N-bästa resultat av SMT.
Neural Machine Translation by Minimising the Bayes-risk with Respect to Syntactic Translation Lattices
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}