Översättning till ett morfologiskt rikt språk kräver en stor utgång ordförråd för att modellera olika morfologiska fenomen, vilket är en utmaning för neural maskinöversättning arkitekturer. För att ta itu med denna fråga, undersöker detta dokument effekterna av att ha två utdatafaktorer med ett system som kan generera separat två distinkta representationer av målorden. Inom denna ram undersöker vi flera ordrepresentationer som motsvarar olika distributioner av morfosyntaktisk information över båda faktorerna. Vi rapporterar experiment för översättning från engelska till två morfologiskt rika språk, tjeckiska och lettiska, och visar vikten av att uttryckligen modellera målmorfologi.
På samma sätt undersökte Ref inverkan av olika ord representation modeller i samband med faktor NMT.
Word Representations in Factored Neural Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the Second Conference on Machine Translation', 'journal': 'Proceedings of the Second Conference on Machine Translation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}