Detta dokument presenterar vårt engelsk-tyska automatiska efterbehandlingssystem (APE) inlämnat till APE Task organiserade på WMT 2018. Den föreslagna modellen är en förlängning av transformatorarkitekturen: två separata själv-attention-baserade kodare koda maskinöversättningsutgången (mt) och källan (src), följt av en gemensam kodare som deltar över en kombination av dessa två kodade sekvenser (enc src och enc mt ) för att generera den post-redigerade meningen. Vi jämför denna multi-source arkitektur (dvs, {src, mt} → pe) med en enspråkig transformator (dvs, mt → pe) modell och en ensemble som kombinerar multi-source {src, mt} → pe och singlesource mt → pe modeller. För både PBSMT- och NMT-uppgiften ger ensemblen de bästa resultaten, följt av modellen med flera källor och den sista metoden med en enda källa. Vår bästa modell, ensemblen, uppnår en BLEU-poäng på 66.16 och 74.22 för PBSMT respektive NMT-uppgiften.
REF föreslog en APE-modell som använder två separata själv-attention-baserade kodare för att koda mt och src, följt av en självövervakad gemensam kodare som deltar över en kombination av de två kodade sekvenserna och används av dekodern för att generera den post-redigerade meningen pe.
A Transformer-Based Multi-Source Automatic Post-Editing System
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}