Neural Machine Translation (NMT) har nyligen lockat en hel del uppmärksamhet på grund av den mycket höga prestanda som uppnås genom djupa neurala nätverk inom andra områden. En inneboende svaghet i befintliga NMT-system är deras oförmåga att korrekt översätta sällsynta ord: end-to-end NMTs tenderar att ha relativt små ordförråd med en enda "okänd-word" symbol som representerar varje möjlig out-of-vokabulary (OOV) ord. I detta dokument föreslår och inför vi en enkel teknik för att ta itu med detta problem. Vi utbildar ett NMT-system på data som förstärks av utdata från en ordjusteringsalgoritm, så att NMT-systemet kan mata ut, för varje OOV-ord i målmeningen, dess motsvarande ord i källmeningen. Denna information används senare i en efterbehandling steg som översätter varje OOV ord med hjälp av en ordbok. Våra experiment på WMT'14 Engelska till franska översättning uppgift visar att denna enkla metod ger en betydande förbättring jämfört med en likvärdig NMT system som inte använder denna teknik. Resultatet av vårt system uppnår en BLEU-poäng på 36,9, vilket förbättrar den tidigare bästa end-to-end NMT med 2,1 poäng. Vår modell matchar prestandan hos det toppmoderna systemet samtidigt som den använder tre gånger mindre data.
För att förbättra översättningen av sällsynta ord i NMT försöker författarna översätta ord som inte finns i ordförrådet i ett efterbehandlingssteg REF.
Addressing the Rare Word Problem in Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}