De flesta av de befintliga Neural Machine Translation (NMT) modeller fokuserar på omvandling av sekventiella data och inte direkt använda syntaktisk information. Vi föreslår en ny end-to-end syntaktisk NMT-modell, som utökar en sekvenstill-sekvens-modell med källsidans frasstruktur. Vår modell har en uppmärksamhetsmekanism som gör det möjligt för dekodern att skapa ett översatt ord samtidigt som den mjukt anpassar det med fraser samt ord i källmeningen. Experimentella resultat på WAT'15 engelska till japanska dataset visar att vår föreslagna modell avsevärt överträffar sekvens-till-sekvens uppmärksamhet NMT-modeller och jämför gynnsamt med det toppmoderna träd-till-strängade SMT-systemet.
Det finns också en ny syntaktisk NMT modell REF, som utökar den ursprungliga sekvens-till-sekvens NMT modell med källsidan frasstruktur.
Tree-to-Sequence Attentional Neural Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}