De befintliga maskinöversättningssystemen, vare sig frasbaserade eller neurala, har nästan uteslutande förlitat sig på ordnivåmodellering med explicit segmentering. I detta papper ställer vi en grundläggande fråga: kan neural maskinöversättning generera en teckensekvens utan någon explicit segmentering? För att besvara denna fråga, utvärderar vi en uppmärksamhetsbaserad kodare med en underordsnivå kodare och en teckennivå dekoder på fyra språk par-En-Cs, En-De, En-Ru och En-Fiusing den parallella corpora från WMT'15. Våra experiment visar att modellerna med en tecken-nivå dekoder överträffar dem med en subword-nivå dekoder på alla de fyra språkparen. Dessutom, ensembler av neurala modeller med en karaktär-nivå dekoder överträffar state-of-the-art icke-neural maskinöversättningssystem på En-Cs, En-De och En-Fi och presterar jämförbart på En-Ru.
REF använde BPE för att bygga en underordsnivå Encoder och föreslog en teckennivå Decoder.
A Character-Level Decoder without Explicit Segmentation for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}