Författarna till (Cho et al., 2014a) har visat att de nyligen införda neurala nätverk översättningssystem lider av en betydande minskning i översättningskvalitet när de översätter långa meningar, till skillnad från befintliga frasbaserade översättningssystem. I detta dokument föreslår vi ett sätt att ta itu med detta problem genom att automatiskt segmentera en inmatning mening i fraser som lätt kan översättas av neurala nätverket översättningsmodell. När varje segment har oberoende översatts av neurala maskinen översättningsmodell, de översatta klausulerna är concatenated att bilda en slutlig översättning. Empiriska resultat visar en betydande förbättring av översättningskvaliteten för långa meningar.
I Ref föreslogs en modell för att ta itu med detta problem.
Overcoming the Curse of Sentence Length for Neural Machine Translation using Automatic Segmentation
{'venue': 'SSST@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}