I detta papper utökar vi en uppmärksamhetsbaserad neural maskinöversättning (NMT) modell genom att tillåta det att få tillgång till en hel utbildning uppsättning parallella mening par även efter träning. Det föreslagna tillvägagångssättet består av två steg. I det första skedet-återhämtning-, en off-the-shälf, svart-box sökmotor används för att hämta en liten delmängd av mening par från en utbildning som ges en käll mening. Dessa par filtreras ytterligare baserat på en fuzzy matchande poäng baserat på redigeringsavstånd. I den andra etappen-översättning steg-, en ny översättning modell, kallas översättning minne förstärkt NMT (TM-NMT), sömlöst använder både källmeningen och en uppsättning hämtade mening par för att utföra översättningen. Empirisk utvärdering av tre språkpar (En-Fr, En-De och En-Es) visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar grundmetoden och förbättringen är mer betydelsefull när mer relevanta meningspar återfanns.
Nära relaterat arbete i maskinöversättning REF förstärker en neural maskin översättning modell med mening par från utbildningen som hämtas av en off-the-shelf sökmotor.
Search Engine Guided Non-Parametric Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}