Neural maskinöversättning (MT) modeller få state-of-the-art prestanda samtidigt upprätthålla en enkel, end-to-end arkitektur. Man vet dock inte mycket om vad dessa modeller lär sig om käll- och målspråk under utbildningsprocessen. I detta arbete analyserar vi de representationer som neurala MT-modeller lärt sig på olika nivåer av granularitet och empiriskt utvärdera kvaliteten på representationerna för lärande morfologi genom extrinsisk del av tal och morfologisk taggning uppgifter. Vi genomför en grundlig undersökning längs flera parametrar: ordbaserade vs teckenbaserade representationer, djup av kodningsskiktet, identiteten på målspråket, och kodare vs. dekoder representationer. Vår datadrivna kvantitativa utvärdering kastar ljus över viktiga aspekter i det neurala MT-systemet och dess förmåga att fånga ordstruktur. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Särskilt REF utbildade klassificerare på ordrepresentationer som extraherats från modeller som utbildats för maskinöversättning för att bedöma vad dessa modeller lär sig om morfologi.
What do Neural Machine Translation Models Learn about Morphology?
{'venue': 'ACL 55 (2017), volume 1, 861-872', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}