Vi föreslår Tvåspråkigt-konstruerade Recursive Auto-encoders (BRAE) att lära semantiska fras inbäddningar (kompakta vektor representationer för fraser), som kan skilja fraser med olika semantiska betydelser. BRAE tränas på ett sätt som minimerar det semantiska avståndet mellan översättningsekvivalenter och maximerar det semantiska avståndet för icke-translation par samtidigt. Efter träningen lär sig modellen att inbädda varje fras semantiskt på två språk och lär sig också hur man omvandlar semantiskt inbäddat utrymme på ett språk till det andra. Vi utvärderar vår föreslagna metod på två end-to-end SMT uppgifter (fras tabell beskärning och avkodning med frasal semantiska likheter) som måste mäta semantisk likhet mellan en källfras och dess översättningskandidater. Omfattande experiment visar att BRAE är anmärkningsvärt effektivt i dessa två uppgifter.
På frasnivå lär sig också en tvåspråkigt utformad frasinbäddningsmodell (BRAE) källmålsfras inbäddning genom att minimera det semantiska avståndet mellan översättningsekvivalenter och maximera det semantiska avståndet mellan icke-översättningsekvivalenter REF.
Bilingually-constrained Phrase Embeddings for Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}