Neural maskinöversättning (NMT) gör ofta misstag i att översätta lågfrekvensinnehåll ord som är nödvändiga för att förstå meningens betydelse. Vi föreslår en metod för att lindra detta problem genom att utöka NMT-system med diskreta översättningslexikon som effektivt kodar översättningar av dessa lågfrekventa ord. Vi beskriver en metod för att beräkna lexikonets sannolikhet för nästa ord i översättningskandidaten genom att använda uppmärksamhetsvektorn i NMT-modellen för att välja vilket källord lexiska sannolikheter modellen ska fokusera på. Vi testar två metoder för att kombinera denna sannolikhet med standard NMT sannolikhet: (1) använda den som en bias, och (2) linjär interpolation. Experiment på två corpora visar en förbättring på 2,0-2,3 BLEU och 0,13-0,44 NIST-poäng, och snabbare konvergenstid.
REF föreslår att översättningen av sällsynta (lågfrekventa) innehållsord förbättras genom användning av sannolikheter för översättning från diskreta lexikon.
Incorporating Discrete Translation Lexicons into Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}