Detta arbete undersöker en alternativ modell för neural maskinöversättning (NMT) och föreslår en ny arkitektur, där vi använder en flerdimensionell lång korttidsminne (MDLSTM) för översättning modellering. I de toppmoderna metoderna behandlas käll- och målmeningar som endimensionella sekvenser över tiden, medan vi ser översättning som en tvådimensionell (2D) kartläggning med hjälp av ett MDLSTM-skikt för att definiera överensstämmelsen mellan käll- och målord. Vi sträcker oss bortom nuvarande sekvens till sekvens ryggrad NMT modeller till en 2D struktur där källan och mål meningar är i linje med varandra i ett 2D rutnät. Vår föreslagna topologi visar konsekventa förbättringar över uppmärksamhetsbaserad sekvens till sekvensmodell på två WMT 2017 uppgifter, tyska-engelska.
Samtidigt med vårt arbete använde REF ett 2DLSTM-lager för att gemensamt bearbeta käll- och målsekvenser med en liknande tvådimensionell layout.
Towards Two-Dimensional Sequence to Sequence Model in Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}