Befintliga neurala maskinöversättningssystem modellerar inte uttryckligen vad som har översatts och vad som inte har skett under avkodningsfasen. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny mekanism som separerar källinformationen i två delar: översatt PAST-innehåll och oöversatt FRAMTIDA innehåll, som modelleras av ytterligare två återkommande lager. PAST och FRAMTIDEN innehåll matas till både uppmärksamhet modell och dekoder stater, som ger Neural Machine Translation (NMT) system med kunskap om översatt och oöversatt innehåll. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt förbättrar prestandan på kinesiska-engelska, tyska-engelska och engelsk-tyska översättningsuppgifter. Den föreslagna modellen överträffar den konventionella täckningsmodellen både när det gäller översättningens kvalitet och justeringens felfrekvens. † * Lika bidrag. † Vår kod kan laddas ner från https://github. com/zhengzx-nlp/past-and-future-nmt.
I REF infördes ytterligare två återkommande lager för att modellera översatt tidigare innehåll och oöversatt framtida innehåll.
Modeling Past and Future for Neural Machine Translation
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}