Detta papper presenterar en ny neural maskinöversättning modell som gemensamt lär sig översättning och källsidan latenta graf representationer av meningar. Till skillnad från befintliga piped tillvägagångssätt med syntaktiska tolkar, vår end-to-end modell lär sig en latent graf tolk som en del av kodaren av en uppmärksamhetsbaserad neural maskinöversättning modell, och därmed tolken är optimerad enligt översättningsmålet. I experiment visar vi först att vår modell på ett gynnsamt sätt jämför med toppmoderna sekventiella och piped syntaxbaserade NMT-modeller. Vi visar också att prestandan hos vår modell kan förbättras ytterligare genom att förskola den med en liten mängd trädbanksanteckningar. Vår slutliga ensemblemodell överträffar betydligt de tidigare bästa modellerna på standardengelska till japanska översättningsdatasetet.
Till exempel föreslog Ref att man skulle översätta med en latent graf.
Neural Machine Translation with Source-Side Latent Graph Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}