Nyligen, utvecklingen av neural maskinöversättning (NMT) har avsevärt förbättrat översättningskvaliteten på automatisk maskinöversättning. Medan de flesta meningar är mer exakt och flytande än översättningar av statistisk maskinöversättning (SMT)-baserade system, i vissa fall, NMT-systemet producerar översättningar som har en helt annan betydelse. Detta är särskilt fallet när sällsynta ord förekommer. När man använder statistisk maskinöversättning har det redan visat sig att betydande vinster kan uppnås genom att förenkla inmatningen i ett förbearbetningssteg. Ett vanligt exempel är förbeställningsmetoden. I detta arbete använde vi frasbaserad maskinöversättning för att förhandsöversätta indata till målspråket. Sedan genererar ett neuralt maskinöversättningssystem den slutliga hypotesen med hjälp av pre-translation. Därmed använder vi antingen endast utdata från det frasbaserade maskinöversättningssystemet (PBMT) eller en kombination av PBMT-utdata och källmeningen. Vi utvärderar tekniken på engelska till tyska översättning uppgift. Med hjälp av detta tillvägagångssätt kan vi överträffa PBMT-systemet samt det grundläggande neurala MT-systemet med upp till 2 BLEU-poäng. Vi analyserade hur kvaliteten på det ursprungliga systemet påverkade slutresultatet.
REF optimerad NMT genom att lägga till utdata från PBSMT till indata från NMT.
Pre-Translation for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}