Neural maskinöversättning (NMT) modeller är vanligtvis tränas med ordnivå förlust med hjälp av läraren tvinga algoritm, som inte bara utvärderar översättningen felaktigt men också lider av exponering partisk. Sekvens-nivå utbildning enligt förstärkningsramen kan minska problemen med ordnivå förlust, men dess prestanda är instabil på grund av den höga variansen av lutningen uppskattning. På dessa grunder presenterar vi en metod med ett differentierat utbildningsmål på sekvensnivå baserat på probabilistisk n-grammatchning som kan undvika förstärkningsramen. Dessutom utför denna metod girigt sökande i utbildningen som använder de förutsagda orden som sammanhang precis som vid slutledning för att lindra problemet med exponering partiskhet. Experimentella resultat på NIST kinesiska-till-engelska översättningsuppgifter visar att vår metod avsevärt överträffar de förstärkningsbaserade algoritmerna och uppnår en förbättring på 1,5 BLEU-poäng i genomsnitt över ett starkt baslinjesystem.
REF föreslog att man skulle eliminera exponeringsbiasen genom ett probabilistiskt mål för n-grammatchning, som utbildar NMT NMT inom ramen för den giriga avkodningsstrategin.
Greedy Search with Probabilistic N-gram Matching for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}