Vi introducerar en klass av probabilistiska kontinuerliga översättningsmodeller som heter Recurrent Continuous Translation Models som är enbart baserade på kontinuerliga representationer för ord, fraser och meningar och inte förlitar sig på anpassningar eller Phrasal översättningsenheter. Modellerna har en generation och en konditionering aspekt. Generationen av översättningen är modellerad med ett mål Recurrent Language Model, medan konditionering på källmeningen modelleras med en Convolutional Sentence Model. Genom olika experiment, visar vi först att våra modeller får en perplexitet med avseende på guld översättningar som är > 43% lägre än den av state-of-the-art anpassning-baserade översättningsmodeller. För det andra visar vi att de är anmärkningsvärt känsliga för ordföljden, syntaxen och innebörden i källmeningen trots att de saknar anpassningar. Slutligen visar vi att de matchar ett toppmodernt system vid omplacering av n-bästa listor över översättningar.
REF införde återkommande kontinuerliga översättningsmodeller som utgör en klass för rent kontinuerliga översättningsmodeller på meningsnivå.
Recurrent Continuous Translation Models
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}