Medan neural maskinöversättning (NMT) har gjort anmärkningsvärda framsteg under de senaste åren, är det svårt att tolka sina interna funktioner på grund av kontinuerliga representationer och icke-linjäritet neurala nätverk. I detta arbete föreslår vi att man använder lagermässigt relevant förökning (LRP) för att beräkna bidraget från varje kontextuellt ord till godtyckliga dolda tillstånd i den uppmärksamhetsbaserade kodade ramen. Vi visar att visualisering med LRP hjälper till att tolka NMT:s interna funktioner och analysera översättningsfel.
REF föreslår att man använder lagermässigt relevant förökning (LRP) för att tolka NMT:s interna funktioner och analysera översättningsfel.
Visualizing and Understanding Neural Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}