Neural Machine Translation (NMT) baserad på encoder-dekoder arkitekturen har nyligen uppnått den state-of-the-art prestanda. Forskare har visat att ökad uppmärksamhet på ordnivå till frasnivå genom att införliva källsidans frasstruktur kan förbättra uppmärksamhetsmodellen och uppnå lovande förbättringar. Men ordberoenden som kan vara avgörande för att korrekt förstå en källmening är inte alltid i följd (dvs. frasstruktur), ibland kan de vara på långt avstånd. Frasstrukturer är inte det bästa sättet att explicit modellera långdistansberoenden. I detta dokument föreslår vi en enkel men effektiv metod för att införliva beroenden från källor på lång sikt i NMT. Vår metod baserad på beroende träd berikar varje källstat med globala beroendestrukturer, som bättre kan fånga den inneboende syntaktiska strukturen av käll meningar. Experiment på kinesiska-engelska och engelsk-japanska översättningsuppgifter visar att vår föreslagna metod överträffar state-of-the-art SMT och NMT baslinjer.
Ref fokuserar på att integrera beroenden på långdistanskällor genom att berika varje källstat med en global beroendestruktur.
Improved neural machine translation with source syntax
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}