Vårt rent neurala nätverksbaserade system representerar ett paradigmskifte bort från de tekniker som bygger på frasbaserad statistisk maskinöversättning som vi har använt tidigare. Metoden utnyttjar överenskommelsen mellan ett par målriktade LSTM:er för att skapa balanserade mål med både bra suffix och bra prefix. Utvärderingsresultaten visar att metoden kan matcha och till och med överträffa den senaste tekniken på de flesta språkpar, men avslöjar också svagheter i vissa uppgifter som motiverar ytterligare studier. Verktygslådan Janus som användes för att bygga de system som användes i utvärderingen finns allmänt tillgänglig på https://github.com/lemaoliu/Agtarbidir.
Finch och al. I Ref föreslogs en metod som utnyttjar överenskommelsen mellan ett par målriktade recurrent neurala nätverk (RNN).
Target-Bidirectional Neural Models for Machine Transliteration
{'venue': 'NEWS@ACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}