Utbildningsmålet för neural maskinöversättning (NMT) är att minimera förlusten mellan orden i de översatta meningarna och de i referenser. I NMT finns det en naturlig överensstämmelse mellan källstraffet och målstraffet. Detta förhållande har dock endast representerats med hjälp av hela det neurala nätverket och utbildningsmålet beräknas i ordnivå. I detta dokument föreslår vi en avtalsmodul på straffnivå för att direkt minimera skillnaden mellan källrepresentationen och målsatsen. Den föreslagna avtalsmodulen kan integreras i NMT som en kompletterande utbildningsmålfunktion och kan också användas för att öka representationen av käll meningarna. Empiriska resultat på NIST kinesiska-till-engelska och WMT engelska-till-tyska uppgifter visar den föreslagna avtalsmodulen kan avsevärt förbättra NMT prestanda.
Ref kom ut med en mening-nivå överenskommelse förlust att direkt modellera skillnaden mellan representationen av källan och mål meningar, så att källan representationen skulle kunna förbättras.
Sentence-Level Agreement for Neural Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}