En mening kan översättas till mer än en korrekt mening. De flesta av de befintliga neurala maskinöversättningsmodellerna använder dock bara en av de korrekta översättningarna som mål, och de andra korrekta straffen straffas som de felaktiga meningarna i träningsstadiet. Eftersom de flesta av de rätta översättningarna för en mening delar liknande bag-of-words, är det möjligt att skilja de korrekta översättningarna från de felaktiga med bag-of-words. I detta dokument föreslår vi en strategi som använder både meningarna och ordens säckar som mål i utbildningsstadiet, för att uppmuntra modellen att generera de potentiellt korrekta meningarna som inte förekommer i utbildningssetet. Vi utvärderar vår modell på en kinesisk-engelska översättning dataset, och experiment visar vår modell överträffar de starka baslinjerna vid BLEU poäng 4.55. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF använder påse-of-words som förekommer i alla referenser som en representation av den korrekta översättningen.
Bag-of-Words as Target for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}