Fraser spelar en viktig roll i naturligt språk förståelse och maskinöversättning (Sag et al., 2002; Villavicencio et al., 2005). Det är dock svårt att integrera dem i nuvarande neural maskinöversättning (NMT) som läser och genererar meningar ord för ord. I detta arbete föreslår vi en metod för att översätta fraser i NMT genom att integrera en fras minne lagring målfraser från en fras-baserad statistisk maskinöversättning (SMT) system i kodare-dekoder arkitektur NMT. Vid varje avkodningssteg skrivs frasminnet först om av SMT-modellen, som dynamiskt genererar relevanta målfraser med kontextuell information som tillhandahålls av NMT-modellen. Därefter läser den föreslagna modellen frasminnet för att göra sannolikhetsuppskattningar för alla fraser i frasminnet. Om frasgenerationen förs vidare, väljer NMT-dekodern en lämplig fras från minnet för att utföra frasöversättning och uppdaterar dess avkodningstillstånd genom att konsumera orden i den markerade frasen. I annat fall genererar NMT-dekodern ett ord från ordförrådet som den allmänna NMT-dekodern gör. Experimentella resultat på den kinesiska→Engelska översättningen visar att den föreslagna modellen uppnår betydande förbättringar jämfört med baslinjen för olika testuppsättningar.
Wang m.fl. REF introducerar en metod för att översätta fraser i NMT genom att integrera en fras minne som lagrar målfraser från en fras-baserad SMT (PBSMT) modell i encoder-dekoder ram NMT.
Translating Phrases in Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}