I översättning, med tanke på dokumentet som helhet kan bidra till att lösa tvetydigheter och inkonsekvenser. I detta dokument föreslår vi en kors-sentence kontext-medveten strategi och undersöka påverkan av historisk kontextuell information om prestanda neural maskinöversättning (NMT). För det första sammanfattas denna historia på ett hierarkiskt sätt. Vi integrerar sedan den historiska representationen i NMT i två strategier: 1) en varm start av kodare och dekoder stater, och 2) en extra sammanhangskälla för uppdatering av dekoder stater. Experimentella resultat från en stor kinesisk-engelska översättningsuppgift visar att vår strategi avsevärt förbättrar ett starkt uppmärksamhetsbaserat NMT-system med upp till +2.1 BLEU-poäng.
I REF föreslås ett tvärgående sammanhangsmedvetet tillvägagångssätt som integrerar den historiska kontextuella informationen i NMT-systemet.
Exploiting Cross-Sentence Context for Neural Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}