Neural maskinöversättning är en nyligen föreslagen metod för maskinöversättning. Till skillnad från den traditionella statistiska maskinöversättning, den neurala maskinen översättning syftar till att bygga ett enda neuralt nätverk som kan gemensamt ställa in för att maximera översättningen prestanda. De modeller som nyligen föreslagits för neural maskinöversättning hör ofta till en familj av kodare-dekodrar och koda en käll mening till en fast längd vektor från vilken en dekoder genererar en översättning. I detta dokument antar vi att användningen av en vektor med fast längd är en flaskhals för att förbättra prestandan hos denna grundläggande encoder-dekoder arkitektur, och föreslår att förlänga detta genom att tillåta en modell att automatiskt (mjuk-) söka efter delar av en käll mening som är relevanta för att förutsäga ett målord, utan att behöva bilda dessa delar som ett hårt segment explicit. Med detta nya tillvägagångssätt uppnår vi en översättningsprestanda som är jämförbar med det befintliga toppmoderna frasbaserade systemet på uppgiften att översätta engelska till franska. Dessutom visar den kvalitativa analysen att de (mjuka) anpassningar som modellen har funnit stämmer väl överens med vår intuition.
Bahdanau m.fl. REF föreslår en uppmärksamhetsmodell som mjukt väger vikten av inmatningsord i en källmening när man förutsäger ett målord för maskinöversättning.
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}