Tidigare frasbaserade metoder för automatisk eftereditering (APE) har visat att beroendet av MT-fel från källsatsen kan utnyttjas genom att gemensamt lära sig från käll- och målinformation. Genom att integrera detta begrepp i ett neuralt förhållningssätt till problemet, presenterar vi multi-source neural maskinöversättning (NMT) system in av FBK till WMT 2017 APE delad uppgift. Vårt system implementerar multi-source NMT i en viktad ensemble med 8 modeller. De n-bästa hypoteser som produceras av denna ensemble omklassas vidare med hjälp av funktioner baserade på redigeringsavståndet mellan den ursprungliga MT-utgången och varje APE-hypotes, samt andra statistiska modeller (n-gram språk modell och operation sekvens modell). Denna lösning resulterade i den bästa systeminlämningen för denna omgång av den delade APE-uppgiften för både en-de och de-en språkriktningar. För den tidigare språkriktningen, vår primära underkastelse förbättrar över MT baslinje upp till -4,9 TER och +7,6 BLEU poäng. För den senare, där den högre kvaliteten på den ursprungliga MT-produktionen minskar utrymmet för förbättring, vinsterna är lägre men fortfarande betydande.
REF expanderade på denna modell för att vinna WMT 17 APE delad uppgift.
Multi-source Neural Automatic Post-Editing: FBK's participation in the WMT 2017 APE shared task
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}