Även om end-to-end Neural Machine Translation (NMT) har uppnått anmärkningsvärda framsteg under de senaste två åren, lider den av en stor nackdel: översättningar som genereras av NMT-system ofta brist på tillräcklighet. Det har allmänt observerats att NMT tenderar att upprepade gånger översätta vissa källord samtidigt av misstag ignorera andra ord. För att lindra detta problem föreslår vi ett nytt ramverk för encoder-dekoder-rekonstruktion för NMT. Rekonstruktionatorn, som ingår i NMT-modellen, lyckas rekonstruera indatakällan meningen från det dolda lagret av utdatamålet meningen, för att se till att informationen i källsidan omvandlas till målsidan så mycket som möjligt. Experiment visar att det föreslagna ramverket avsevärt förbättrar NMT-utgångens lämplighet och uppnår överlägsna översättningsresultat jämfört med toppmoderna NMT- och statistiska MT-system.
Vissa studier tenderar att förbättra de dolda tillstånden av kodare och dekoder, där REF föreslår en rekonstruerare för att säkerställa att informationen i kodare kan omvandlas på ett lämpligt sätt till dekoder.
Neural Machine Translation with Reconstruction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}