Uppmärksamhetsmekanismen har förbättrat den senaste Neural Machine Translation (NMT) genom att gemensamt lära sig att anpassa och översätta. Den tenderar dock att ignorera information om tidigare anpassning, vilket ofta leder till överöversättning och underöversättning. För att ta itu med detta problem föreslår vi täckningsbaserad NMT i detta dokument. Vi behåller en täckning vektor för att hålla reda på uppmärksamheten historia. Täckningsvektorn matas till uppmärksamhetsmodellen för att hjälpa till att justera framtida uppmärksamhet, vilket låter NMT-systemet att överväga mer om oöversatta källord. Experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt förbättrar både översättningskvalitet och anpassningskvalitet jämfört med standarduppmärksamhetsbaserad NMT. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF bibehöll en täckning vektor för att hålla uppmärksamheten historia för att förvärva korrekta översättningar.
Modeling Coverage for Neural Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}