I Neural Machine Translation (NMT) kan dekodern fånga funktionerna i hela förutsägelsen historia med neurala anslutningar och representationer. Detta innebär att partiella hypoteser med olika prefix kommer att betraktas på olika sätt oavsett hur likartade de är. Detta kan dock vara ineffektivt eftersom vissa partiella hypoteser endast kan innehålla lokala skillnader som inte kommer att påverka framtida prognoser. I detta arbete introducerar vi rekombination i NMT avkodning baserat på begreppet "ekvivalens" av partiella hypoteser. Heuritiskt sett använder vi en enkel n-grams suffixbaserad ekvivalensfunktion och anpassar den till strålsökningsavkodning. Genom experiment på storskaliga kinesiska-till-engelska och engelska-till-germen översättningsuppgifter, visar vi att den föreslagna metoden kan få liknande översättningskvalitet med en mindre balkstorlek, vilket gör NMT avkodning effektivare.
REF föreslår att en n-grams suffixbaserad ekvivalensfunktion anpassas till avkodning av strålesökning, vilket ger en liknande översättningskvalitet med en mindre strålestorlek, vilket gör NMT-avkodningen mer effektiv.
Exploring Recombination for Efficient Decoding of Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}