Föreläsningskonsistens spelar en viktig roll i översättningen av en text. De tidigare rapporterade modellerna fokuserar dock mest på att förbättra prestandan jämfört med enskilda meningar, samtidigt som man bortser från kopplingar mellan parter och beroenden, vilket påverkar textens samstämmighet. I det här dokumentet föreslår vi att vi använder diskurskontext och belöning för att förfina översättningskvaliteten ur diskursperspektivet. I synnerhet skapar vi först en översättning av enskilda meningar. Därefter överlägger vi de preliminära översättningar som gjorts, och utbildar modellen för att lära sig den politik som frambringar diskurssammanhängande text av en belönande lärare. Praktiska resultat på flera diskurstestdata indikerar att vår modell avsevärt förbättrar översättningskvaliteten över det toppmoderna baslinjesystemet med +1.23 BLEU-poäng. Dessutom genererar vår modell mer diskurssammanhängande text och får +2.2 BLEU-förbättringar när den utvärderas med diskursmått.
REF utbildade en belönande lärare att förfina översättningskvaliteten ur ett dokumentperspektiv.
Modeling Coherence for Discourse Neural Machine Translation
{'venue': 'AAAI2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}