Artificiella neurala nätverk är kraftfulla modeller, som i stor utsträckning har tillämpats i många aspekter av maskinöversättning, såsom språkmodellering och översättning modellering. Även om betydande förbättringar har gjorts på dessa områden, är omordningsproblemet fortfarande en utmaning i statistiska maskinöversättningar. I den här artikeln presenterar vi en ny neural omordningsmodell som direkt modellerar ordpar och deras anpassning. Vidare genom att använda LSTM återkommande neurala nätverk, mycket längre sammanhang kunde läras för omordning förutsägelse. Experimentella resultat på NIST OpenMT12 Arabisk-Engelska och Kinesiska-Engelska 1000-bästa rescoring uppgift visar att vår LSTM neural reordering funktion är robust, och uppnår betydande förbättringar över olika baslinjesystem.
Ref föreslog nyligen en LSTM återkommande neural omordning modell som direkt modellerar ordpar och deras anpassning.
LSTM Neural Reordering Feature for Statistical Machine Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}