Befintliga maskinöversättning avkodning algoritmer genererar översättningar på ett strikt monotont sätt och aldrig ompröva tidigare beslut. Därför kan tidigare misstag inte rättas till i ett senare skede. I detta dokument presenterar vi ett översättningsprogram som utgår från en första gissning och sedan gör iterativa förbättringar som kan ompröva tidigare beslut. Vi parameteriserar vår modell som ett konvolutionellt neuralt nätverk som förutsäger diskreta substitutioner till en befintlig översättning baserat på en uppmärksamhetsmekanism över både källmeningen samt den nuvarande översättningsutgången. Genom att göra mindre än en ändring per mening förbättrar vi resultatet av ett frasbaserat översättningssystem med upp till 0,4 BLEU på WMT15 tysk-engelska översättning.
REF föreslog ett konvolutionellt neuralt nätverk att iterativt förutsäga och tillämpa token substitutioner ges en översättning från en fasbaserad översättningssystem.
Iterative Refinement for Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}