Neural Machine Translation (NMT) har blivit den nya toppmoderna i flera språkpar. Det är dock fortfarande ett utmanande problem hur man integrerar NMT med en tvåspråkig ordbok som huvudsakligen innehåller ord sällan eller aldrig sett i tvåspråkiga träningsdata. I detta dokument föreslår vi två metoder för att överbrygga NMT och de tvåspråkiga ordböckerna. Kärnan bakom är att designa nya modeller som omvandlar tvåspråkiga ordböcker till lämpliga mening par, så att NMT kan destillera latenta tvåspråkiga kartläggningar från de rikliga och repetitiva fenomen. En metod utnyttjar en blandad ord/teckenmodell och de andra försöken att syntetisera parallella meningar som garanterar massiv förekomst av översättningen lexikon. Omfattande experiment visar att de föreslagna metoderna på ett anmärkningsvärt sätt kan förbättra översättningens kvalitet, och de flesta av de sällsynta orden i testmeningarna kan få rätt översättningar om de omfattas av ordboken.
Zhang m.fl. I REF föreslås två metoder för att överbrygga NMT och tvåspråkiga ordböcker.
Bridging Neural Machine Translation and Bilingual Dictionaries
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}