Neural maskin översättning har blivit ett viktigt alternativ till allmänt använda fras-baserad statistisk maskin översättning. Vi lägger dock märke till att mycket forskning om neural maskinöversättning har fokuserat på europeiska språk trots dess språkagnostiska natur. I detta papper använder vi neural maskin översättning till uppgiften att arabiska översättning (Aren) och jämföra den mot en standard fras-baserade översättningssystem. Vi gör en omfattande jämförelse med olika konfigurationer i förbehandling av arabiska skript och visar att frasbaserade och neurala översättningssystem fungerar jämförbart med varandra och att korrekt förbearbetning av arabiska skript har en liknande effekt på båda systemen. Vi observerar dock att neuralmaskinen översättning betydligt överträffar fras-baserat system på en out-of-domain test uppsättning, vilket gör det attraktivt för verkliga utplacering.
A. Almahairi m.fl. REF, föreslog NMT för uppgiften att arabiska översättning i båda riktningarna (arabiska-engelska och engelsk-arabiska) och jämförde ett Vanilla Uppmärksamhet-baserat NMT-system mot ett Vanillafras-baserat system.
First Result on Arabic Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}