Homographs, ord med olika betydelser men samma ytform, har länge orsakat svårigheter för maskinöversättningssystem, eftersom det är svårt att välja rätt översättning baserat på sammanhanget. Men med tillkomsten av neural maskinöversättning (NMT) system, som teoretiskt kan ta hänsyn till globala Senential sammanhang, kan man hypothesize att detta problem har lindrats. I detta dokument ger vi först empiriska belägg för att befintliga NMT-system i själva verket fortfarande har betydande problem med att korrekt översätta tvetydiga ord. Vi fortsätter sedan att beskriva metoder, inspirerade av ordet sense disambiguation litteratur, att modellera sammanhanget av ingångsordet med sammanhangsmedvetna ord inbäddningar som hjälper till att differentiera ordet sense innan mata in den i kodaren. Experiment på tre språkpar visar att sådana modeller förbättrar NMT-systemens prestanda både när det gäller BLEU-poäng och korrekt översättning av homografer.
Nyligen visade Ref att befintliga NMT-system har betydande problem med att korrekt översätta tvetydiga ord.
Handling Homographs in Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}