Vi utforskar tillämpningen av neurala språkmodeller för maskinöversättning. Vi utvecklar en ny modell som kombinerar den neurala probabilistiska språkmodellen av Bengio et al., rättade linjära enheter, och bullerkontrastiv uppskattning, och vi införlivar den i ett maskinöversättningssystem både genom att omklassa k-bästa listor och genom direkt integration i dekoder. Våra storskaliga experiment över fyra språkpar visar att vår neurala språkmodell förbättrar översättningskvaliteten med upp till 1.1 Bleu.
I REF kombineras språkmodeller med rättade linjära enheter och bullerkontrastiv uppskattning.
Decoding with Large-Scale Neural Language Models Improves Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}