Neural maskinöversättning (NMT) modeller kan delvis lära syntaktisk information från sekventiell lexisk information. Ändå är vissa komplexa syntaktiska fenomen som prepositionella frasbindning dåligt modellerade. Detta arbete syftar till att svara på två frågor: 1) Är det till hjälp för NMT att explicit modellera målspråket syntax? 2) Är tät integration av ord och syntax bättre än multitask utbildning? Vi introducerar syntaktisk information i form av CCG supertaggar i avkodaren, genom att koppla samman målet supertaggar med ordet sekvens. Våra resultat på WMT-data visar att explicit modellering av målsyntax förbättrar maskinöversättningskvaliteten för tyska→Engelska, ett högresurspar, och för rumänska→Engelska, ett lågresurspar och även flera syntaktiska fenomen inklusive prepositionell frasbifogning. Dessutom förbättrar en tät koppling av ord och syntax översättningskvaliteten mer än multitask träning. Genom att kombinera mål-syntax med att lägga till källbaserade beroendemärkningar i inbäddningsskiktet får vi en total förbättring på 0,9 BLEU för tyska→engelska och 1,2 BLEU för rumänska→engelska.
REF lämnar CCG-supertaggar med normala utdataord i målsidan.
Predicting Target Language CCG Supertags Improves Neural Machine Translation