I detta papper utökar vi en uppmärksamhetsbaserad neural maskinöversättning (NMT) modell genom att tillåta det att få tillgång till en hel utbildning uppsättning parallella mening par även efter träning. Det föreslagna tillvägagångssättet består av två steg. I det första skedet används en svart-box-sökmotor för att hämta en liten delmängd av meningspar från ett träningsset med källmening. Dessa par filtreras ytterligare baserat på en fuzzy matchande poäng baserat på redigeringsavstånd. I den andra etappen-översättning steg-, en ny översättning modell, kallas sökmotor guidad NMT (SEG-NMT), sömlöst använder både källmeningen och en uppsättning hämtade mening par för att utföra översättningen. Empirisk utvärdering av tre språkpar (En-Fr, En-De och En-Es) visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar grundmetoden och förbättringen är mer betydelsefull när mer relevanta meningspar återfanns.
REF använder de återvunna meningsparen som extra indata till NMT-modellen.
Search Engine Guided Neural Machine Translation
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}