Neural Machine Translation (NMT) är en ny metod för maskinöversättning som har gjort stora framsteg under de senaste åren. Nyligen genomförda studier visar dock att NMT i allmänhet producerar flytande men otillräckliga översättningar (Tu et al. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. 2016a; Han m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. År 2017).................................................................................................. Detta är i motsats till konventionella Statistiska Maskinöversättning (SMT), som vanligtvis ger tillräckliga men icke-flytande översättningar. Det är därför naturligt att utnyttja fördelarna med båda modellerna för bättre översättningar, och i detta arbete föreslår vi att SMT-modellen införlivas i NMT-ramverket. Mer specifikt, vid varje avkodning steg, SMT erbjuder ytterligare rekommendationer av genererade ord baserat på avkodningsinformation från NMT (t.ex. den genererade partiella översättningen och uppmärksamhetshistorik). Sedan anlitar vi en extra clasfier för att göra SMT-rekommendationerna och en gatingfunktion för att kombinera SMT-rekommendationerna med NMT-generationer, som båda är gemensamt utbildade inom NMT-arkitekturen på ett end-to-end-sätt. Experimentella resultat på kinesisk-engelska översättning visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår betydande och konsekventa förbättringar jämfört med toppmoderna NMT- och SMT-system på flera NIST-testuppsättningar.
REF föreslår att en SMT-modell införlivas i NMT-ramen där vid varje avkodningssteg SMT erbjuder ytterligare rekommendationer av genererade ord baserade på avkodningsinformationen från NMT, och sedan används en extra klassificerare för att poängsätta SMT-rekommendationerna och en gatingfunktion används för att kombinera SMT-rekommendationerna med NMT-generationer, vilka båda är gemensamt utbildade inom NMT-arkitekturen i ett slut-till-slut-sätt.
Neural Machine Translation Advised by Statistical Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}