Detta arbete beskriver AMU-Uedin-inlämningen till den delade WMT 2017-uppgiften för Automatic Post-Editing. Vi utforskar flera neurala arkitekturer anpassade för uppgiften att automatiskt postredigera maskinöversättningsutdata. Vi fokuserar på neurala end-to-end modeller som kombinerar både ingångar mt och src i en enda neural arkitektur, modellering {mt, src} → pe direkt. Bortsett från detta undersöker vi påverkan av hårdhänta modeller som verkar vara väl lämpade för enspråkiga uppgifter, samt kombinationer av båda idéerna.
REF utforskar olika kombinationer av uppmärksamhetsmekanismer inklusive mjuk uppmärksamhet och hård monoton uppmärksamhet på en end-to-end neural APE-modell som kombinerar både mt och src i en enda neural arkitektur.
The AMU-UEdin Submission to the WMT 2017 Shared Task on Automatic Post-Editing
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}