Det har varit relativt lite uppmärksamhet att införliva språkliga före neural maskin översättning. En stor del av det tidigare arbetet begränsades ytterligare till att ta hänsyn till språk på källsidan. I detta papper föreslår vi en hybridmodell, kallad NMT+RG, som lär sig att tolka och översätta genom att kombinera den återkommande neurala nätverk grammatik till den uppmärksamhetsbaserade neurala maskinen översättning. Vårt tillvägagångssätt uppmuntrar neural maskinöversättning modell att införliva språklig före under utbildningen, och låter det översätta på egen hand efteråt. Omfattande experiment med fyra språkpar visar effektiviteten av den föreslagna NMT+RG.
För att närmare kombinera NMT med syntaxträd föreslog REF en hybridmodell som lär sig att tolka och översätta genom att kombinera den återkommande neurala nätverks grammatiken till den uppmärksamhetsbaserade NMT, och därmed uppmuntrade NMT-modellen att införliva språklig före träningen, och låter den översätta på egen hand efteråt.
Learning to Parse and Translate Improves Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}