Annorlunda från frasbaserade paradigm, neural maskinöversättning (NMT) fungerar på ord och mening representationer i ett kontinuerligt utrymme. Detta gör avkodningsprocessen inte bara svårare att tolka, utan också svårare att påverka med extern kunskap. För det senare problemet, effektiva lösningar som XML-markup som används av frasbaserade modeller för att injicera fasta översättningsalternativ eftersom begränsningar vid avkodningstiden ännu inte är tillgängliga. Vi föreslår en "guide" mekanism som förbättrar en befintlig NMT-dekoder med möjlighet att prioritera och på ett adekvat sätt hantera översättningsalternativ som presenteras i form av XML-anteckningar av källord. Positiva resultat som erhållits i två olika översättningsuppgifter indikerar effektiviteten i vår strategi.
Chatterjee m.fl. I REF föreslås vidare en "vägledande" mekanism som förbättrar en befintlig NMT-dekoder med förmåga att hantera översättningsrekommendationer i form av XML-anteckningar av källord (t.ex. Terminologiförteckningar.
Guiding Neural Machine Translation Decoding with External Knowledge
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}