Detta arbete utforskar utvidga uppmärksamhetsbaserade neurala modeller för att inkludera anpassningsinformation som ingång. Vi ändrar uppmärksamheten komponenten att ha beroende av nuvarande källposition. Uppmärksamhetsmodellen används sedan som en lexisk modell tillsammans med en ytterligare anpassningsmodell för att generera översättning. Uppmärksamhetsmodellen tränas med hjälp av extern inställningsinformation, och den används vid avkodning genom att utföra strålsökning över lexikala och inställningshypoteser. Anpassningsmodellen används för att poängsätta dessa justeringskandidater. Vi visar att uppmärksamhetsskiktet är kapabelt att använda anpassningsinformationen för att förbättra jämfört med den ursprungliga uppmärksamhetsmodellen som inte använder några sådana anpassningar. Våra experiment utförs på två uppdrag: WMT 2016 Engelska→Rumänska och WMT 2017 Tyska→Engelska.
I stället använde REF återkommande modeller och presenterade en uppmärksamhetskomponent som var partisk med hjälp av extern anpassningsinformation.
Biasing Attention-Based Recurrent Neural Networks Using External Alignment Information
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}