Vi presenterar en andra steg maskinöversättning (MT) system baserat på en neural maskinöversättning (NMT) metod för automatisk efter-redigering (APE) som förbättrar översättningen kvalitet som tillhandahålls av en första steg MT system. Vårt APE-system (AP E Sym ) är en utökad version av en uppmärksamhetsbaserad NMT-modell med tvåspråkig symmetri som använder dubbelriktade modeller, mt → pe och pe → mt. APE översättningar som produceras av vårt system visar statistiskt signifikanta förbättringar över den första etappen MT, frasbaserade APE och den bästa rapporterade poäng på WMT 2016 APE dataset av ett tidigare neural APE-system. Omplacering (AP E Rerank ) av n-bästa översättningar från frasbaserade APE och AP E Sym system ger ytterligare betydande förbättringar över den symmetriska neurala APE-modellen. Human utvärdering bekräftar att AP E Rerank genererade PE-översättningar förbättrar det tidigare bästa neurala APE-systemet vid WMT 2016.
Om man antar att efterredigering är reversibel, har REF föreslagit en uppmärksamhetsmekanism över dubbelriktade modeller, mt→ pe och pe → mt.
Neural Automatic Post-Editing Using Prior Alignment and Reranking
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}