Att lära semantiska representationer och trädstrukturer av tvåspråkiga fraser är fördelaktigt för statistisk maskinöversättning. I detta dokument föreslår vi en ny neural nätverksmodell som kallas tvåspråkig Correspondens Recursive Autoencoder (BCorrRAE) för att modellera tvåspråkiga fraser i översättning. Vi införlivar ordanpassningar i BCorrRAE för att möjliggöra fri tillgång till tvåspråkiga begränsningar på olika nivåer. BCorrRAE minimerar ett gemensamt mål om kombinationen av en rekursiv autoencoder rekonstruktionsfel, en strukturell anpassning konsekvens fel och ett crosslingual rekonstruktionsfel för att inte bara generera anpassning-konsistent frasstrukturer, men också fånga olika nivåer av semantiska relationer inom tvåspråkiga fraser. För att undersöka effektiviteten hos BCorrRAE införlivar vi både semantiska och strukturella likheter som bygger på tvåspråkiga uttryck representationer och trädstrukturer lärt av BCorrRAE i ett toppmodernt SMT-system. Experiment på NIST kinesiska-engelska testuppsättningar visar att vår modell uppnår en betydande förbättring på upp till 1,55 BLEU-poäng över baslinjen.
REF utökar BRAE-modellen genom att införa en "tvåspråkig korrespondensrekursiv autoencoder" (BCorrRAE) modell, som innehåller ordanpassning för att lära sig tvåspråkiga uttryck inbäddade genom att fånga olika nivåer av deras semantiska relationer.
Bilingual Correspondence Recursive Autoencoder for Statistical Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}