Neural maskinöversättning, en nyligen föreslagen metod för maskinöversättning baserad enbart på neurala nätverk, har visat lovande resultat jämfört med de befintliga tillvägagångssätt som frasbaserad statistisk maskinöversättning. Trots sin senaste framgång, neural maskinöversättning har sin begränsning i hantering av ett större ordförråd, som utbildning komplexitet samt avkodning komplexitet öka proportionellt till antalet målord. I detta dokument föreslår vi en metod baserad på viktiga provtagningar som gör det möjligt för oss att använda ett mycket stort målvokal utan att öka utbildningens komplexitet. Vi visar att avkodning kan göras effektivt även med modellen har en mycket stor mål vokabulär genom att välja endast en liten delmängd av hela mål vokabulär. De modeller som tränas genom det föreslagna tillvägagångssättet har empiriskt visat sig matcha, och i vissa fall överträffa, utgångsmodellerna med ett litet ordförråd samt LSTM-baserade neurala maskinöversättningsmodeller. Dessutom, när vi använder en ensemble av några modeller med mycket stora målvokabulärer, uppnår vi prestanda jämförbar med toppmoderna (mätt av BLEU) på både engelska→tyska och engelska→franska översättningsuppgifter WMT'14.
Jean och Al. REF använder ett stort ordförråd med en metod baserad på viktprovtagning.
On Using Very Large Target Vocabulary for Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}