Neural maskinöversättning (NMT) har dykt upp nyligen som en lovande statistisk maskinöversättning tillvägagångssätt. I NMT används neurala nätverk (NN) direkt för att producera översättningar, utan att förlita sig på en redan existerande översättningsram. I detta arbete tar vi ett steg mot att överbrygga klyftan mellan konventionella ordanpassningsmodeller och NMT. Vi följer den dolda Markov modellen (HMM) tillvägagångssätt som separerar anpassning och lexical modeller. Vi föreslår en neural anpassningsmodell och kombinerar den med en lexisk neural modell i ett loglinjärt ramverk. Modellerna används i en fristående ordbaserad dekoder som uttryckligen hypothesizes anpassningar under sökning. Vi visar att vårt system överträffar uppmärksamhetsbaserade NMT på två uppgifter: IWSLT 2013 Tyska→Engelska och BOLT Kinesiska→Engelska. Vi visar också lovande resultat för att anpassa träningsdata med hjälp av neurala modeller.
I likhet med vårt arbete är modellen i REF nedbruten i anpassningsmodellen och modellen med ordförutsägelser.
Alignment-Based Neural Machine Translation
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}