Ordet sense disambiguation är nödvändigt i översättning eftersom olika ord sinnen ofta har olika översättningar. Neural maskinöversättning modeller lära sig olika sinnen av ord som en del av en endto-end översättning uppgift, och deras förmåga att utföra ord sense disambiguation har hittills inte kvantifierats. Vi utnyttjar det faktum att neurala översättningsmodeller kan poäng godtyckliga översättningar för att utforma en ny cross-lingual word sense disambiguation uppgift som är skräddarsydd för att utvärdera neurala maskinöversättning modeller. Vi presenterar en testuppsättning på 7 200 lexiska tvetydigheter för tyska→engelska, och 6 700 för tyska→franska, och rapporterar utgångsresultat. Med 70% av lexiska ambiguities korrekt disambiguated, finner vi att ordet sense disambiguation förblir ett utmanande problem för neural maskin översättning, särskilt för sällsynta ord sinnen. För att förbättra word sense disambiguation i neural maskinöversättning, experimenterar vi med två metoder för att integrera känsla inbäddningar. I ett första tillvägagångssätt vi passerar känsla inbäddningar som ytterligare input till neurala maskinen översättningssystemet. För det andra experimentet extraherar vi lexiska kedjor baserade på sinnesinbäddningar från dokumentet och integrerar denna information i NMT-modellen. Medan en baslinje NMT-system disambiguerar frekventa ord sinnen ganska tillförlitligt, annotationen med både sense labels och lexical kedjor förbättrar de neurala modellernas prestanda på sällsynta ord sinnen.
REF använder sense inbäddningar och lexiska kedjor som ytterligare inmatningsfunktioner.
Improving Word Sense Disambiguation in Neural Machine Translation with Sense Embeddings
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}