I detta dokument, i stället för att utforma nya funktioner baserade på intuition, språklig kunskap och domän, lär vi oss några nya och effektiva funktioner med hjälp av den djupa autoencoder (DAE) paradigm för frasbaserade översättningsmodell. Med hjälp av oövervakade förtränade djup tro nät (DBN) för att initiera DAE parametrar och med hjälp av indata ursprungliga fras funktioner som en lärare för semi-övervakad finjustering, lär vi oss nya semi-övervakade DAE funktioner, som är mer effektiva och stabila än de oövervakade DBN funktioner. Dessutom, för att lära sig högdimensionell funktion representation, introducerar vi en naturlig horisontell sammansättning av fler DAEs för stora dolda lager funktionsinlärning. På två kinesiska engelska uppgifter, våra semi-övervakade DAE funktioner få statistiskt signifikanta förbättringar av 1.34/2.45 (IWSLT) och 0.82/1.52 (NIST) BLEU poäng över de oövervakade DBN-funktioner respektive baslinje funktioner, respektive.
REF lärde sig nya funktioner med hjälp av en halvövervakad djup auto kodare.
Learning New Semi-Supervised Deep Auto-encoder Features for Statistical Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}