Detta arbete presenterar två olika översättningsmodeller med hjälp av återkommande neurala nätverk. Den första är ett ordbaserat tillvägagångssätt med ordanpassningar. För det andra presenterar vi frasbaserade översättningsmodeller som är mer förenliga med frasbaserad avkodning. Dessutom introducerar vi dubbelriktade återkommande neurala modeller till problemet med maskinöversättning, så att vi kan använda den fullständiga källmeningen i våra modeller, vilket också är av teoretiskt intresse. Vi visar att våra översättningsmodeller är kapabla att förbättra starka baslinjer redan inkluderar återkommande neurala språkmodeller på tre uppgifter: IWSLT 2013 Tyska→Engelska, BOLT Arabiska→Engelska och kinesiska→Engelska. Vi får vinster på upp till 1,6 % BLEU och 1,7 % TER genom att göra om 1000 bästa listor.
REF använde också dubbelriktad LSTM RNN-modell för att förbättra starka baslinjer vid modellering av översättning.
Translation Modeling with Bidirectional Recurrent Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}