Neural sekvens-till-sekvens modeller har visat sig vara mycket effektiv för maskinöversättning, men på bekostnad av modellen tolkningsbarhet. För att sprida mer ljus i den roll som spelas av språklig struktur i processen för neural maskinöversättning, utför vi en finkornig analys av hur olika källsidan morfologiska funktioner fångas på olika nivåer av NMT kodaren samtidigt varierar målspråket. Annorlunda jämfört med tidigare arbeten finner vi inget samband mellan noggrannheten i källmorfologikodning och översättningskvalitet. Vi finner att morfologiska egenskaper endast fångas i sitt sammanhang och endast i den mån de direkt kan överföras till målorden.
En tidig arbete REF ) utför en finkornig analys av hur olika källsidan morfologiska egenskaper fångas på olika nivåer av NMT kodaren.
The Lazy Encoder: A Fine-Grained Analysis of the Role of Morphology in Neural Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}