De flesta befintliga maskinöversättningssystem fungerar på ordnivå, förlitar sig på explicit segmentering för att extrahera polletter. Vi introducerar en neural maskinöversättning (NMT) modell som kartlägger en källa teckensekvens till en mål teckensekvens utan segmentering. Vi använder ett konvolutionsnätverk på teckennivå med max-pooling vid kodaren för att minska längden på källrepresentationen, vilket gör att modellen kan tränas med en hastighet som är jämförbar med subword-nivåmodeller samtidigt som man fångar lokala regulariteter. Vår karaktär-till-karaktär modell överträffar en nyligen föreslagen baslinje med en underordsnivå kodare på WMT'15 DE-EN och CS-EN, och ger jämförbara prestanda på FI-EN och RU-EN. Vi visar sedan att det är möjligt att dela en enda teckennivå kodare över flera språk genom att utbilda en modell på en många-till-en översättning uppgift. I denna flerspråkiga inställning överträffar teckennivåkodaren betydligt underordskodaren på alla språkpar. Vi observerar att på CS-EN, FI-EN och RU-EN överträffar kvaliteten på översättningen av flerspråkig karaktärsnivå till och med de modeller som är särskilt utbildade enbart på detta språkpar, både när det gäller BLEU-poäng och mänskligt omdöme.
Vidare, Lee et al. I REF föreslogs en helt teckennivå NMT-modell som kartlägger en källteckensekvens till ett mål utan någon explicit segmentering för både kodare och dekoder.
Fully Character-Level Neural Machine Translation without Explicit Segmentation
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}