i neural maskin översättning, en uppmärksamhet modell används för att identifiera de anpassade källord för ett målord mål förutseende ord för att välja översättning sammanhang, men det inte använda någon information om detta mål förutseende ord alls. Tidigare arbete föreslog ett tillvägagångssätt för att förbättra uppmärksamhetsmodellen genom att uttryckligen få tillgång till detta förutseendeord och visa på de betydande vinsterna i anpassningsuppgiften. Detta tillvägagångssätt är dock värdelöst i maskinöversättning uppgift där målet förutseende ordet är otillgänglig. I detta dokument föreslår vi en ny uppmärksamhetsmodell som förstärks av den implicita informationen om målframsynthet som är inriktad på både anpassnings- och översättningsuppgifter. empiriska experiment på kinesiska-english och japanese-to-english dataset visar att den föreslagna uppmärksamhet modellen ger betydande förbättringar både i fråga om justering felfrekvens och bleu.
Ref presenterade ett mål framåtblickande uppmärksamhet som använder POS-taggen som partiell information om ett mål framsynthet ord för att förbättra anpassning och översättning.
Target Foresight Based Attention for Neural Machine Translation
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}