De flesta system för statistisk maskinöversättning (SMT) är modellerade med hjälp av ett loglinjärt ramverk. Även om den log-lineära modellen uppnår framgång i SMT, lider den fortfarande av vissa begränsningar: (1) funktionerna måste vara linjära med avseende på själva modellen; (2) funktioner kan inte vidare tolkas för att nå sin potential. Ett neuralt nätverk är en rimlig metod för att ta itu med dessa fallgropar. Men modellering SMT med ett neuralt nätverk är inte trivialt, särskilt när man tar avkodning effektivitet i beaktande. I detta dokument föreslår vi en variant av ett neuralt nätverk, dvs. additiva neurala nätverk, för SMT att gå utöver den log-linjära översättningsmodell. Dessutom används ordet inbäddning som ingång till neurala nätverket, som kodar varje ord som en funktion vektor. Vår modell överträffar de log-linjära översättningsmodellerna med/utan att inbädda funktioner på kinesiska-till-engelska och japanska-till-engelska översättningsuppgifter.
REF föreslog ett additivt neuralt nätverk som använde ett tvålagers neuralt nätverk för inbäddning-baserade funktioner.
Additive Neural Networks for Statistical Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}