Neural maskinöversättning (NMT) har uppnått anmärkningsvärd framgång på senare tid, men det är också allmänt erkänt att detta tillvägagångssätt har begränsningar med hantering sällan ord och ordpar. Denna uppsats presenterar en ny minnesaugmenterad NMT (M-NMT) arkitektur, som lagrar kunskap om hur ord (vanligtvis sällan påträffade) ska översättas i ett minne och sedan använda dem för att hjälpa den neurala modellen. Vi använder denna minnesmekanism för att kombinera de kunskaper som man lärt sig från ett konventionellt system för statistisk maskinöversättning och de regler som man lärt sig av ett NMT-system, och föreslår också en lösning för ord utanför vokabulären (OOV) baserat på detta ramverk. Våra experiment på två kinesiska-engelska översättningsuppgifter visade att M-NMT arkitekturen överträffade NMT baslinje med 9,0 respektive 2,7 BLEU punkter på de två uppgifterna, respektive. Dessutom fann vi att denna arkitektur resulterade i en mycket effektivare OOV-behandling jämfört med konkurrenskraftiga metoder.
REF där vi visade att en minnesstruktur avsevärt kan förbättra prestandan hos den kinesisk-engelska översättningen.
Memory-augmented Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}