I neural maskinöversättning (NMT), generation av ett målord beror på både källa och mål kontexter. Vi finner att källsammanhang har en direkt inverkan på tillräckligheten av en översättning medan målsammanhang påverkar fluensen. Intuitivt bör skapandet av ett innehållsord vara mer beroende av källsammanhanget och skapandet av ett funktionellt ord bör i högre grad förlita sig på målsammanhanget. På grund av bristen på effektiv kontroll över inflytande från källa och mål kontexter, konventionella NMT tenderar att ge flytande men otillräckliga översättningar. För att ta itu med detta problem föreslår vi kontextportar som dynamiskt kontrollerar de proportioner vid vilka käll- och målsammanhang bidrar till att skapa målord. På så sätt kan vi förbättra både NMT:s tillräcklighet och smidighet med mer noggrann kontroll av informationsflödet från sammanhang. Experiment visar att vår strategi avsevärt förbättrar ett standardbaserat NMT-system med +2,3 BLEU-poäng.
Nyligen föreslår Ref att man använder kontextportar i NMT för att dynamiskt kontrollera bidragen från källkontexterna och det dolda RNN-tillståndet.
Context Gates for Neural Machine Translation
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}