I detta dokument föreslår vi en ny neural nätverksmodell som kallas RNN EncoderDecoder som består av två återkommande neurala nätverk (RNN). En RNN kodar en sekvens av symboler till en vektorrepresentation med fast längd, och den andra avkodar representationen till en annan sekvens av symboler. Den föreslagna modellens kodare och avkodare tränas gemensamt för att maximera den villkorliga sannolikheten för en målsekvens med en källsekvens. Prestandan hos ett statistiskt maskinöversättningssystem har empiriskt visat sig förbättras genom att använda de villkorliga sannolikheterna för parfraser som beräknas av RNN Encoder-Decoder som ytterligare en funktion i den befintliga log-lineära modellen. Kvalitativt visar vi att den föreslagna modellen lär sig en semantiskt och syntaktiskt meningsfull representation av språkliga fraser.
I REF infördes en annan kodare som använde en LSTM för kodning och avkodning.
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}