I detta dokument presenteras universitetet i Cambridge inlämnande till WMT16. Motiverad av den kompletterande karaktären av syntaktisk maskinöversättning och neural maskinöversättning (NMT), utnyttjar vi synergier Hiero och NMT i olika kombinationssystem. Från och med en enkel neural lattice rescoring strategi, visar vi att Hiero lattices är ofta för smala för NMT ensembler. Därför, i stället för en hård begränsning av NMT sökutrymme till lattice, föreslår vi att löst par NMT och Hiero genom komposition med en modifierad version av redigera avstånd givare. Den lösa kombinationen outperforms lattice rescoring, särskilt vid användning av flera NMT-system i en ensemble.
Denna förmåga är avgörande för NMT-ensembler eftersom SMT-gitter ofta är för smala för NMT-dekoder REF.
The Edit Distance Transducer in Action: The University of Cambridge English-German System at WMT16
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}